基于深度强化学习的超可靠低时延通信自适应协作传输设计
信息论
2025-11-05 v1 人工智能
math.IT
摘要
下一代无线通信系统必须支持面向关键任务的超可靠低时延通信（URLLC）服务。对于两跳协作通信，满足严苛的 URLLC 要求具有挑战性。本文开发了针对两跳中继通信系统的自适应传输设计。每跳传输独立地自适应配置其传输参数，包括频谱资源配置、小时隙规模以及调制编码方案，以在严格的时延约束下实现可靠的数据包传输。我们将跳特定的收发机配置问题形式化为马尔可夫决策过程（MDP），并提出基于双智能体强化学习的协作时延感知传输（DRL-CoLA）算法，分布式地学习时延感知的传输策略。仿真结果验证，所提出的算法在满足严格时延要求的同时实现接近最优的可靠性。
引用
@article{arxiv.2511.02216,
title = {Adaptive Cooperative Transmission Design for Ultra-Reliable Low-Latency Communications via Deep Reinforcement Learning},
author = {Hyemin Yu and Hong-Chuan Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.02216},
year = {2025}
}
备注
Accepted at the AI4NextG Workshop, NeurIPS 2025