基于深度强化学习的IRS辅助无人机NOMA下行网络优化
信号处理
2023-04-06 v1
摘要
本文研究了深度确定性策略梯度(DDPG)在基于智能反射面(IRS)的无人机(UAV)辅助非正交多址(NOMA)下行网络中的应用。配备IRS的无人机部署十分重要，因为无人机显著提升了IRS的灵活性，尤其对于与基站(BS)无视距(LoS)路径的用户而言。因此，本信旨在通过对BS功率分配、IRS相移及无人机水平位置联合优化以最大化系统和速率。由于所构造问题非凸，采用DDPG算法求解。计算机仿真结果证明了所提基于DDPG算法的优越性能。
引用
@article{arxiv.2106.09616,
title = {Deep Reinforcement Learning Based Optimization for IRS Based UAV-NOMA Downlink Networks},
author = {Shiyu Jiao and Ximing Xie and Zhiguo Ding},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.09616},
year = {2023}
}