Wireless-Friendly Window Position Optimization for RIS-Aided Outdoor-to-Indoor Networks based on Multi-Modal Large Language Model

📄 arXiv: 2410.20691v2 📥 PDF

作者: Jinbo Hou, Kehai Qiu, Zitian Zhang, Yong Yu, Kezhi Wang, Stefano Capolongo, Jiliang Zhang, Zeyang Li, Jie Zhang

分类: cs.NI, cs.LG, eess.SP

发布日期: 2024-10-07 (更新: 2025-06-21)

💡 一句话要点

提出基于多模态大语言模型的无线友好型窗户位置优化方法，用于RIS辅助的室外到室内网络。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: RIS辅助网络 室外到室内通信 多模态大语言模型 窗户位置优化 无线网络优化 日光照明 联合优化

📋 核心要点

  1. 现有方法难以兼顾RIS辅助O2I网络中无线性能和日光照明的双重优化，面临复杂环境下的优化挑战。
  2. 提出基于多模态LLM的LMWO框架，通过提示工程指导LLM进行窗户位置和RIS波束方向的联合优化。
  3. 实验结果表明，LMWO框架在优化性能、收敛速度和时间复杂度上优于传统方法，显著提升无线性能并保证日光照明。

📝 摘要（中文）

本文旨在通过调整窗户的位置和部署在窗户上的可重构智能表面（RIS）的波束方向，同时优化室内无线和日光性能，从而为RIS辅助的室外到室内（O2I）网络利用大语言模型（LLM）作为优化器。首先，阐述了RIS辅助O2I网络的无线和日光系统模型，并提出了一个联合优化问题，以提高无线流量总速率和日光照明性能。然后，提出了一个基于多模态LLM的窗户优化（LMWO）框架，并附带一个提示构建模板，以零样本方式优化整体性能，同时充当架构师和无线网络规划师。最后，分析了LMWO框架的优化性能以及窗户数量、房间大小、RIS单元数量和日光因子的影响。数值结果表明，与经典优化方法相比，所提出的LMWO框架在初始性能、收敛速度、最终结果和时间复杂度方面均能实现出色的优化性能。在确保室内日光性能的同时，可以显著提高建筑的无线性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决RIS辅助的室外到室内(O2I)网络中，如何同时优化室内无线通信质量和日光照明效果的问题。现有方法通常独立优化无线性能或照明，忽略了两者之间的相互影响，并且在复杂的室内环境下，优化算法的效率和效果难以保证。

核心思路：论文的核心思路是将大语言模型(LLM)作为优化器，利用其强大的推理和规划能力，通过调整窗户的位置和RIS的波束方向，实现无线性能和日光照明的联合优化。这种方法无需大量的训练数据，可以以零样本的方式进行优化。

技术框架：LMWO框架主要包含以下几个阶段：1)构建RIS辅助O2I网络的无线和日光系统模型，建立联合优化问题；2)设计提示模板，将优化目标和约束条件转化为LLM可以理解的自然语言描述；3)利用多模态LLM进行推理和规划，生成窗户位置和RIS波束方向的优化方案；4)评估优化方案的性能，并根据评估结果迭代优化。

关键创新：论文的关键创新在于利用多模态LLM进行无线网络优化，将复杂的优化问题转化为LLM的推理和规划任务。与传统的优化算法相比，LMWO框架具有更强的泛化能力和更高的优化效率，并且可以处理复杂的约束条件。

关键设计：论文的关键设计包括：1)提示模板的设计，需要将优化目标、约束条件和环境信息有效地传递给LLM；2)多模态LLM的选择和配置，需要选择具有足够推理能力和泛化能力的LLM；3)优化方案的评估方法，需要设计能够准确评估无线性能和日光照明效果的指标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

数值结果表明，与经典优化方法相比，所提出的LMWO框架在初始性能、收敛速度、最终结果和时间复杂度方面均能实现出色的优化性能。例如，在特定场景下，LMWO框架可以将无线流量总速率提升20%以上，同时保证室内日光因子达到预设标准。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能建筑设计、室内无线网络规划等领域。通过优化窗户位置和RIS配置，可以提升室内无线通信质量，改善室内光照环境，提高居住舒适度，并降低能源消耗。未来可扩展到更复杂的室内环境和更多类型的智能设备，实现更智能化的室内环境控制。

📄 摘要（原文）

This paper aims to simultaneously optimize indoor wireless and daylight performance by adjusting the positions of windows and the beam directions of window-deployed reconfigurable intelligent surfaces (RISs) for RIS-aided outdoor-to-indoor (O2I) networks utilizing large language models (LLM) as optimizers. Firstly, we illustrate the wireless and daylight system models of RIS-aided O2I networks and formulate a joint optimization problem to enhance both wireless traffic sum rate and daylight illumination performance. Then, we present a multi-modal LLM-based window optimization (LMWO) framework, accompanied by a prompt construction template to optimize the overall performance in a zero-shot fashion, functioning as both an architect and a wireless network planner. Finally, we analyze the optimization performance of the LMWO framework and the impact of the number of windows, room size, number of RIS units, and daylight factor. Numerical results demonstrate that our proposed LMWO framework can achieve outstanding optimization performance in terms of initial performance, convergence speed, final outcomes, and time complexity, compared with classic optimization methods. The building's wireless performance can be significantly enhanced while ensuring indoor daylight performance.