재구성 가능 지능형 표면(Reconfigurable intelligent surface, RIS)은 희소 밀리미터파(mmWave) 채널에서 공간 자유도(spatial degrees-of-freedom)를 증가시키는 유망한 기술이다. 그러나 다수 노드가 포함된 RIS 보조 mmWave 네트워크에서는 노드-연합(node-association)과 빔포밍(beamforming, BF)의 최적화가 큰 채널 학습 오버헤드를 요구할 수 있다. 본 논문에서는 2단계 설계를 기반으로, 낮은 오버헤드에서 가중 합 전송률(weighted sum rate)을 최대화하기 위한 공동 노드-연합 및 협력적 BF 방식을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 노드-연합, 아날로그 능동 BF(analog active BF), 그리고 패시브 BF(passive BF)를 결정하기 위해 느리게 변하는 채널 정보만을 사용한다. 두 번째 단계에서는 기저대역 BF(baseband BF)와 전력 할당(power allocation)을 축소된 차원의 유효 채널 정보(effective channel information)만을 사용하여 설계한다. 제안된 방식은 벤치마크 방식보다 성능이 우수하며, 노드 수의 증가에도 확장 가능함을 보인다.

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