面向反向散射通信的深度强化学习：增强未来物联网中的智能
信号处理
2023-09-25 v1
摘要
反向散射通信（BC）技术为下一代物联网（IoT）网络提供了可持续解决方案，其中设备可通过反射并调节入射射频信号来传输数据。与 BC 并行，深度强化学习（DRL）近期已成为增强智能并优化低功耗 IoT 设备的一种有前景的工具。本文首先阐明 BC 系统的基础原理，随后深入探讨多样的 DRL 技术及其各自的实际实现。接着，它考察了潜在应用领域并呈现了 DRL-BC 系统领域的近期进展。一个利用 DRL 的可重构智能表面（RIS）辅助非正交多址 BC 系统用例被细致审视以凸显其潜力。最后，本研究识别并考察了显著挑战，并为未来研究工作提供了前瞻路径。
关键词
引用
@article{arxiv.2309.12507,
title = {Deep Reinforcement Learning for Backscatter Communications: Augmenting Intelligence in Future Internet of Things},
author = {Wali Ullah Khan and Eva Lagunas and Zain Ali and Asad Mahmood and Chandan Kumar Sheemar and Manzoor Ahmed and Symeon Chatzinotas and Björn Ottersten},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.12507},
year = {2023}
}
备注
7, 3