無線通信システムの設計において、数理最適化は不可欠なモデル化および解決手段として広く認識されている。従来の凸最適化手法に加え、非凸非滑らかな最適化、大域的最適化、分散最適化、学習ベース最適化など、近年開発された新しい最適化理論およびアルゴリズムが重要な役割を果たしている。
本論文では、ユーザ中心型ネットワークマッシブMIMOダウンリンクにおけるマトリックス多様体最適化を用いたプリコーダ設計を研究する。ユーザ中心型ネットワークマッシブMIMOシステムでは、各ユーザ端末は全てのベースステーションではなく、一部のベースステーションによって提供されるサービスを受ける。これにより、設計すべきプリコーダの次元が低減される。プリコーダが電力制約を満たすことを示し、制約付き問題をリーマン部分多様体上の無制約問題に変換する。リーマン勾配、射影、レトラクション、ベクトル輸送などのリーマン幾何学的要素を導出し、リーマン共役勾配法によるプリコーダ設計手法を提案する。提案手法は大規模行列の逆行列を必要としないため、実用的に有効である。複雑度解析により、提案手法の高い計算効率が示される。シミュレーション結果は、提案プリコーダ設計の優位性とユーザ中心型ネットワークマッシブMIMOシステムの高い効率を実証する。
能動型IRS(AIRS)と受動型IRS(PIRS)を組み合わせた無線通信システムにおいて、総設置予算の下で、AIRSとPIRSの要素数を最適に配分することで、受信機の達成可能レートを最大化する。
高指向性アンテナを使用する5Gおよび6Gネットワークでは、ユーザーの電磁界(EMF)暴露が増大する。本研究では、実時間のリソース割当てにおいてEMF暴露を制限しつつ、ネットワークパフォーマンスへの影響を最小限に抑える効率的な手法を提案する。
本論文は、IRS 支援 ISAC システムのチャネル推定問題に取り組み、深層学習フレームワークを提案する。2つの異なる深層ニューラルネットワーク (DNN) アーキテクチャを設計し、センシングチャネルと通信チャネルの推定を行う。入出力ペアの生成も慎重に設計されている。シミュレーション結果は、様々なSNR条件とシステムパラメータの下で、提案手法の優位性を示している。
本論文は、3次元可変型RIS(Reconfigurable Intelligent Surface)の設計に関する理論的および数学的フレームワークを提示する。従来の平面型RISでは、形状最適化、位相最適化、および相互結合効果の複雑な相互作用を無視してきた。提案するT3DRISフレームワークでは、RISの構成と形状の最適化を統一的なモデルおよび設計フレームワークに統合することで、RIS技術をより広範な環境オブジェクトに適用できるようにする。
本論文では、チャネル推定誤差、ハードウェア不完全性、空間相関を考慮したRIS搭載型大規模MIMO通信システムの秘匿性能を解析する。解析結果から、RIS素子数の増加に伴い秘匿レートが対数的に増加し、一定の上限値に収束することを示す。また、送信電力を素子数の逆数に比例して減少させても、一定の秘匿レートを維持できることを明らかにする。
本論文は、統合センシングおよび通信(ISAC)システムのための新しいリソース割り当てフレームワークを提案する。特に、通信の合計レートを最大化しつつ、センシングビームパターンの利得目標とベースステーション(BS)の送信電力制限を満たすように設計された拡張ラグランジュ多様体最適化(ALMO)フレームワークを開発する。
広帯域通信システムにおける近距離センシング(NISE)の性能を分析し、アンテナ数、システム帯域幅、ターゲットの距離などの主要なシステムパラメータの影響を明らかにする。また、ビームフォーミングを用いた統合型センシング通信(ISAC)のための実用的なアプローチを提案する。
高周波帯LoS広開口MIMOシステムにおいて、ハイブリッドアーキテクチャの制約下で最大の空間多重化利得を達成するための最適なアンテナ配置と低複雑度のアナログ・デジタルビームフォーカシング手法を提案する。