空中STAR-RIS赋能的MEC：一种用于能量最小化的DRL方法
网络与互联网体系结构
2023-12-15 v1 信号处理
摘要
多接入边缘计算（MEC）通过允许设备卸载计算任务来解决设备的计算和电池限制。为了克服建立视距连接的困难，集成无人机（UAV）已被证明是有益的，可提供增强的数据交换、快速部署和移动性。可重构智能表面（RIS），特别是同时传输和反射RIS（STAR-RIS）技术的应用，进一步扩展了覆盖能力并引入了MEC的灵活性。本研究探讨了UAV和STAR-RIS的集成，以促进IoT设备与MEC服务器之间的通信。所构建的问题旨在通过联合优化任务卸载、空中STAR-RIS轨迹、幅度和相移系数以及发射功率，最小化IoT设备和空中STAR-RIS的能量消耗。鉴于问题的非凸性和动态环境，在多项式时间内直接求解具有挑战性。因此，引入了深度强化学习（DRL），特别是近端策略优化（PPO），因其具有样本效率和稳定性。仿真结果说明了与文献中的基准方案相比，所提出系统的有效性。
引用
@article{arxiv.2312.08714,
title = {Aerial STAR-RIS Empowered MEC: A DRL Approach for Energy Minimization},
author = {Pyae Sone Aung and Loc X. Nguyen and Yan Kyaw Tun and Zhu Han and Choong Seon Hong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.08714},
year = {2023}
}