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可移动天线辅助的通信感知一体化系统速率最大化研究
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作者 张伟 王振军 +4 位作者 孙路 崔雅茹 聂础辉 李一鸣 杨刚 《无线电工程》 2025年第4期808-814,共7页
提出了一种用于可移动天线(Movable Antenna,MA)辅助通信感知一体化(Integrated Sensing and Communications,ISAC)系统的通信框架,在保持感知性能的前提下提高ISAC系统的通信性能。双功能基站向用户传输通信信号,同时执行感知功能。通... 提出了一种用于可移动天线(Movable Antenna,MA)辅助通信感知一体化(Integrated Sensing and Communications,ISAC)系统的通信框架,在保持感知性能的前提下提高ISAC系统的通信性能。双功能基站向用户传输通信信号,同时执行感知功能。通过联合设计基站天线位置和发射波束成形向量,在满足感知性能约束、总功率预算约束的条件下,最大化用户传输速率。由于耦合变量使得问题难以解决,提出了一种交替优化方式来解耦变量,将问题分解为2个子问题,分别采用天线选择法和半定松弛法进行求解。仿真结果展示了所提出的MA辅助ISAC系统传输设计的有效性,相较于传统固定天线方案实现了55%的性能提升。 展开更多
关键词 可移动天线 通信感知一体化 天线选择 半定松弛
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基于深度强化学习的RIS辅助NOMA网络隐蔽通信方案
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作者 张伟 王振军 +4 位作者 孙路 崔雅茹 聂础辉 李一鸣 杨刚 《无线电工程》 2025年第4期749-756,共8页
针对可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)网络下隐蔽通信场景中传统凸优化方法适应性差、复杂度高的问题,提出一种基于深度强化学习(Deep Reinforcement L... 针对可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)网络下隐蔽通信场景中传统凸优化方法适应性差、复杂度高的问题,提出一种基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的通用优化算法,突破现有方法在动态环境中的性能瓶颈,为复杂通信场景提供高效解决方案。提出融合截断动作与延迟更新策略的双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algorithm,TD3),通过Actor-Critic架构实现基站功率分配与RIS相移的联合优化,以实验隐蔽速率的最大化。仿真结果显示,所提出的TD3融合了截断动作机制与延迟更新策略,有效抑制了策略过估计误差,提升了Actor-Critic架构的稳定性。在用户服务质量(Quality of Service,QoS)约束下,该算法通过联合优化基站功率分配与RIS相移,显著提升了隐蔽通信速率。此外,所提方案能够动态适应信道环境变化,满足隐蔽通信场景的核心需求。 展开更多
关键词 隐蔽通信 深度强化学习 非正交多址接入 可重构智能表面
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