Neural Networks for Phase Shift Optimization of Reconfigurable Intelligent Surfaces Under Imperfect Channel State Information

Publicación del proyecto · IEEE Access

Resumen

Redes neuronales para optimizar los desfases de superficies inteligentes reconfigurables cuando la información del canal es imperfecta.

CanalRed neuronalFase RIS
Esquema conceptual · Superficies inteligentes

Indicadores bibliométricos

Cuartil JCRQ2
Factor de impacto4,2
Citas en Google Scholar6
Área JCR
Engineering, Electrical & Electronic
Año JCR
2025
Consulta Scholar
26 octubre 2026

Contribución principal

Redes neuronales para optimizar los desfases de superficies inteligentes reconfigurables cuando la información del canal es imperfecta.

Resultados y alcance

Estudia la optimización del enlace con incertidumbre en el canal, sin presuponer un conocimiento perfecto de sus condiciones.

Relación con BoND2

Se relaciona con el uso de IA para adaptar enlaces y mejorar la conectividad en entornos cambiantes.

EditorialTodas las publicaciones de BoND2

Project publication · IEEE Access

Summary

Neural networks optimise the phase shifts of reconfigurable intelligent surfaces with imperfect channel information.

ChannelNeural networkRIS phase
Conceptual diagram · Intelligent surfaces

Bibliometric indicators

JCR quartileQ2
Impact factor4.2
Google Scholar citations6
JCR area
Engineering, Electrical & Electronic
JCR year
2025
Scholar query
26 October 2026

Main contribution

Neural networks optimise the phase shifts of reconfigurable intelligent surfaces with imperfect channel information.

Results and scope

Studies link optimisation under channel uncertainty rather than assuming perfect knowledge of channel conditions.

Link with BoND2

Relates to AI-assisted link adaptation and improved connectivity in changing environments.

PublisherAll BoND2 publications

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