面向空中RIS辅助MU-MISO通信的DDPG学习
信号处理
2022-07-14 v1 信息论
math.IT
摘要
本文定义了由空中可重构智能表面(ARIS)作为地面基站中继来服务地面用户的下行多用户多输入单输出(MU-MISO)和速率优化问题。提出深度确定性策略梯度(DDPG)来计算基站的最优主动波束赋形矩阵以及ARIS反射元件的相移，以最大化数据速率。仿真结果表明，与深度Q学习(DQL)和基线方法相比，所提方案具有优越性。
引用
@article{arxiv.2207.06064,
title = {DDPG Learning for Aerial RIS-Assisted MU-MISO Communications},
author = {Aly Sabri Abdalla and Vuk Marojevic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.06064},
year = {2022}
}
备注
This paper has been accepted for presentation in 2022 IEEE 33rd Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC)