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融合可重构智能表面和深度强化学习的波束成形算法研究
被引量：
1
1
作者
牙韩耀
万海斌
覃团发
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第6期1311-1317,共7页
可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)技术是一种新兴的、绿色的技术,可以有效地实现频谱和能量的高效无线通信.本文研究基站(Base Stations,BSs)与RIS的联合波束形成中总发射功率最小化问题.由于人工智能(Artificia...
可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)技术是一种新兴的、绿色的技术,可以有效地实现频谱和能量的高效无线通信.本文研究基站(Base Stations,BSs)与RIS的联合波束形成中总发射功率最小化问题.由于人工智能(Artificial Intelligence,AI)在处理高维数据问题和非凸模型方面的优势,本文基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)中的双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient,TD3),设计一种新颖的联合波束成形算法来处理RIS辅助无线通信系统的基站总发射功率最小化问题.仿真结果表明,本文所提算法的性能优于经典的交替优化算法,并且通过本文所提算法训练得到的模型可以直接部署和调用,不需要再次重复计算.
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关键词
可重构智能表面
深度强
化
学习
联合波束成形
传输功率最小化
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职称材料
题名
融合可重构智能表面和深度强化学习的波束成形算法研究
被引量：
1
1
作者
牙韩耀
万海斌
覃团发
机构
广西大学计算机与电子信息学院
广西多媒体通信与网络技术重点实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第6期1311-1317,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61961004)资助。
文摘
可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)技术是一种新兴的、绿色的技术,可以有效地实现频谱和能量的高效无线通信.本文研究基站(Base Stations,BSs)与RIS的联合波束形成中总发射功率最小化问题.由于人工智能(Artificial Intelligence,AI)在处理高维数据问题和非凸模型方面的优势,本文基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)中的双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient,TD3),设计一种新颖的联合波束成形算法来处理RIS辅助无线通信系统的基站总发射功率最小化问题.仿真结果表明,本文所提算法的性能优于经典的交替优化算法,并且通过本文所提算法训练得到的模型可以直接部署和调用,不需要再次重复计算.
关键词
可重构智能表面
深度强
化
学习
联合波束成形
传输功率最小化
Keywords
reconfigurable intelligent surface(RIS)
deep reinforcement learning
joint beamforming
transmit power minimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
融合可重构智能表面和深度强化学习的波束成形算法研究
牙韩耀
万海斌
覃团发
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024
1
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