基于深度强化学习的RIS辅助通感融合网络:挑战与机遇

随着深度强化学习(DRL)技术的广泛应用,基于DRL的可重构智能表面(RIS)辅助的通信感知一体化(ISAC)展现出巨大的潜力。然而,由于数据卸载和模型训练的高成本,基于现有ISAC框架实现网络智能仍面临着巨大的挑战。为了克服该问题,该文深入分析了DRL技术在ISAC领域的应用,探讨了RIS辅助的ISAC建模及其解决方案,该技术能够解决覆盖区域受限、算法复杂度高以及高频传输等问题。为了推动这些技术的实施,该文进一步讨论了RIS辅助ISAC网络中DRL技术的未来发展趋势,包括潜在的应用和需要解决的问题。