人工智能赋能无人车辅助可重构智能表面：部署、原型、实验与机遇
信号处理
2023-11-09 v1 人工智能
机器学习
摘要
随着第六代（6G）技术的发展，对无线数据需求的要求日益提高。可重构智能表面（RIS）被有望视为 6G 技术之一，用于扩展服务覆盖、降低功耗并提升频谱效率。在本文中，我们从理论与硬件角度提供了 RIS 部署的一些基础，以及人工智能（AI）和机器学习的利用。我们搭建了智能 RIS 部署（i-Dris）原型，包括与毫米波基站（BS）和接收机相关联的双频自动导引车（AGV）辅助 RIS。RIS 部署在 AGV 上并配置了入射/反射角。同时，毫米波 BS 和接收机均与边缘服务器关联，监测下行数据包以获取系统吞吐量。我们设计了联邦多智能体强化学习方案，关联若干 AGV-RIS 智能体及每个 AGV-RIS 的子智能体，涵盖位置、高度、朝向和仰角的部署。实验结果展示了不同方面和场景下的静态测量。i-Dris 在 100 MHz 带宽下可达 980 Mbps 传输吞吐量，复杂度较低且部署迅速，优于其他现有工作。最后，我们强调了利用 RIS 增强的无线通信网络中的一些机遇与未来问题。
引用
@article{arxiv.2311.04241,
title = {AI-Enabled Unmanned Vehicle-Assisted Reconfigurable Intelligent Surfaces: Deployment, Prototyping, Experiments, and Opportunities},
author = {Li-Hsiang Shen and Kai-Ten Feng and Ta-Sung Lee and Yuan-Chun Lin and Shih-Cheng Lin and Chia-Chan Chang and Sheng-Fuh Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.04241},
year = {2023}
}