MMJun, 2024

室内环境下采用 NOMA 辅助的多 STAR-RIS 设计优化：凸逼近模仿强化学习方法

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TL;DR通过多个关键接入点（APs）和自适应重构智能表面（STAR-RISs）的新型网络架构，该研究论文提出了应对室内通信中干扰抑制、功耗和实时配置方面的挑战的解决方案，并采用多智能体深度强化学习（MADRL）来优化 STAR-RIS 的控制。通过模拟实验，论文证明了与基准方法相比，网络效用显著提高。
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发现论文，激发创造
  • 基于多智能体强化学习的室内多星辅助 NOMA 系统的联合用户分配和波束成形设计

    在室内环境中，研究了 NOMA 和 Multi-STAR-RISs 的联合用户配对和波束赋形设计，通过解决用户配对问题和波束赋形向量优化问题来最大化 MUs 的总吞吐量。

    Nov, 2023

  • STAR-RIS 辅助 MIMO-NOMA 网络的低能耗设计

    优化星形可重构智能表面在非正交多址网络中的多输入多输出系统的能量效率。

    Apr, 2023

  • STAR-RIS 辅助网络中的 DRL 启用覆盖和容量优化

    通过多目标策略优化算法提出一种优化方法，以实现 STAR-RIS 辅助网络中的覆盖率和容量性能的优化。数值结果表明，所研究的算法优于传统的 MO 优化算法在不同情况下，包括样本网格的数量，STAR-RIS 的数量，STAR-RIS 的元素数量和 STAR-RIS 的大小。而且，在相同的带宽下，毫米波能够提供比次 6 GHz 更高的容量，但代价是更小的覆盖范围。

    Sep, 2022

  • 利用深度强化学习优化多用户 MISO 系统的可重构智能面

    本文研究了利用可重构智能表面 (RIS) 反射阵列所协助的 MIMO 传输，通过深度强化学习 (DRL) 基于试错交互获得基站传输波束和 RIS 相位移位的联合设计。仿真结果表明，该算法学习能力逐渐提高，与两个最新的基准算法相比表现相当。

    Feb, 2020

  • RIS 增强的大规模非正交多址网络：部署和被动波束成形设计

    提出了一种采用非正交多址技术 (NOMA) 的可重构智能表面 (RIS) 的部署和无源波束成形设计的新框架，利用机器学习方法分别进行用户流量需求的预测和位置获取及相位控制。所提出的 D3QN 算法优于基准算法，同时 NOMA 增强的 RIS 系统能够实现比正交多址 (OMA) 启用的 RIS 系统更高的能量效率。

    Jan, 2020

  • 基于机器学习的 RIS 辅助 NOMA 网络用户分配和相移器设计

    提出了一种新颖的可重构智能表面辅助的非正交多址 (NOMA) 下行传输框架。该框架采用了长期随机优化问题和改进的移动对象迁移自动化算法 (MOMA) 来优化用户分组和可重构智能表面相位移动矩阵，结合深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法来控制多重反射元素，实现了动态资源分配策略。通过多个数值结果的分析表明，该方法相对于传统正交多址 (OMA) 框架提高了移动用户 (MUs) 的总数据率，可以学会动态资源分配策略，同时通过提高可重构智能表面相位移动的粒度和增加反射元素的数量来提高数据收益。

    Jan, 2021

  • 基于 RIS 的 EH-NOMA 网络：一种深度强化学习方法

    该论文提出一种基于能量收集的可重构智能表面帮助非正交多用户下行通信系统提高谱效率的新方法，使用深度学习算法解决由于用户通信状态的动态变化和可利用能源的动态变化影响的非凸问题，获得了比其他基准算法更好的通信成功率表现。

    Apr, 2023

  • 基于位置感知模仿环境的深度强化学习在 RIS 辅助下的毫米波 MIMO 系统中的应用

    本文提出了一种基于位置感知仿真环境的深度强化学习算法，用于协同波束形成设计的可重构智能表面 (mmWave) 多输入多输出系统中，仿真结果表明所提出的算法具有更为鲁棒的性能。

    May, 2022

  • 用于智能可重构 THz MIMO-NOMA 网络的图嵌入多智能体学习

    提出了一种基于可重构智能表面技术实现的智能 THz MIMO-NOMA 通信框架，并采用分布式智能算法，完成网络中多个访问点协同优化查询的过程，通过了高定制、高效能和低延迟等测试。

    Jul, 2021

  • 基于公平性驱动的 DRL 算法在 RIS 增强的 5G 网络中实现无缝三维无人机连接性优化

    本文研究了可重构智能表面（RIS）辅助的大规模多输入多输出系统在三维中为扩展无线蜂窝覆盖的问题，其中多个 RIS 分别装备有一组被动元件，部署以同时服务多个无人机（UAV）的基站（BS）在 5G 无线通信的时频资源中。通过联合优化 BS 的发送波束形成参数和 RIS 的相移参数来最大化 UAV 的最小信干噪比（SINR），并确保 UAV 之间的公平性。我们提出了两种新颖的算法来解决这个问题，并利用深度确定性策略梯度作为最优化方法来求解 BS 的波束形成矩阵和 RIS 的相移参数。通过模拟结果证明了我们提出的解决方案的有效性，并得出了一些有见地的观察结果。

    Nov, 2023