粒子群辅助梯度元学习的STAR-RIS联合预编码优化
原文标题：A Particle-Swarm-Assisted Gradient Meta-Learning Algorithm for Joint Transmit Precoding and STAR-RIS Coefficient Optimization
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论文研究多用户下行中发射预编码与STAR-RIS透射/反射系数的联合优化以最大化加权和速率，提出粒子群辅助梯度元学习算法PSA-GML。该方法用PSO提供鲁棒热启动，再用LSTM元优化器联合精调，在10dB、32单元、4用户下达11.06 bits/s/Hz，比交替优化高13.1%，并可零样本跨场景迁移。
- 问题
- 多用户下行中联合优化发射预编码与STAR-RIS透射/反射系数以最大化加权和速率。
- 方法
- 先用粒子群做全局搜索得到鲁棒热启动，再用LSTM元优化器联合精调系数与预编码，替代传统交替优化。
- 结果
- 10dB、32单元、4用户下达11.06 bits/s/Hz，比交替优化高13.1%，比随机相位高35.1%，可零样本跨场景迁移。
- 影响
- 为STAR-RIS联合预编码提供免在线微调的元学习方案，适合需快速跨信道部署的通信系统。
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