May, 2022
基于 RIS-NOMA 的多机器人通信智能轨迹设计
Intelligent Trajectory Design for RIS-NOMA aided Multi-robot Communications
Xinyu Gao, Xidong Mu, Wenqiang Yi, Yuanwei Liu
TL;DR提出了一个利用可重构智能表面支持的多机器人网络，目标是通过联合优化轨迹和机器人的 NOMA 解码顺序，RIS 的相移系数以及 AP 的功率分配，最大化整个轨迹的总速率。通过整合深度 Q 网络算法和长短时记忆自回归移动平均模型，预测每个机器人的初始和结束位置，同时确定机器人的轨迹，数值结果表明：LSTM-ARIMA 模型提供高精度的预测模型；所提出的 D^3QN 算法可以实现快速平均收敛；RIS-NOMA 网络相对于 RIS 支持的正交网络具有更高的网络性能。