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题名空中智能反射面辅助毫米波通信系统能效优化
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作者
席云光
李素月
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机构
太原科技大学电子信息工程学院
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出处
《电讯技术》
北大核心
2024年第12期1971-1980,共10页
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基金
山西省基础研究计划面上项目(20210302123205)
山西省回国留学人员科研资助项目(2022-162)。
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文摘
在复杂无线环境下,针对空中智能反射面(Aerial Reconfigurable Intelligent Surface,ARIS)辅助毫米波通信系统的能效优化问题,考虑加入对ARIS的朝向设计,利用深度强化学习方法对ARIS轨迹、朝向及其相移进行联合优化。在建立的系统和信道模型基础上,将ARIS辅助通信任务建模为马尔可夫决策过程,对其状态和动作空间及奖励函数进行设计,分别应用竞争双深度Q网络(Dueling Double Deep Q Network,D3QN)和近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)两种算法优化系统能效。仿真结果显示,优化ARIS朝向有效提高了系统能效,且D3QN相较于PPO算法得到的单位时间能效高出约830 b/J/s,表明基于D3QN的能效优化算法性能更优。
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关键词
毫米波通信
智能反射面
无人机
深度强化学习
能量效率
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Keywords
mmWave communications
reconfigurable intelligent surface
unmanned aerial vehicle
deep reinforcement learning
energy efficiency
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分类号
TN928
[电子电信—通信与信息系统]
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