从空中-RIS 到可切换模式无人机：利用 NOMA 技术提升多无人机辅助无线网络性能
网络与互联网体系结构
2024-12-31 v1 信号处理
摘要
本文考虑的是由空中可重构智能天线 (Aerial Reconfigurable Intelligent Surface, ARIS) 辅助的无线网络场景，其中多个无人机 (UAV) 通过采用非正交多址接入 (NOMA) 方法从地面用户 (GUs) 收集数据。ARIS 提供了增强信道可控性的能力，从而改善 NOMA 传输并降低无人机之间的共频干扰。我们还提出了一种新颖的双模式切换方案，即每个配备 ARIS 和射频 (RF) 收发器的无人机都能主动执行被动反射或主动传输。我们的目标是通过联合优化无人机的轨迹规划和运行模式、ARIS 的被动波束成形以及地面用户的传输控制策略，从而最大化整个网络的总吞吐量。我们提出了一种优化驱动的分层深度强化学习 (Optimization-driven Hierarchical Deep Reinforcement Learning, O-HDRL) 方法，将其分解为一系列子问题。具体而言，多主体深度确定性策略梯度 (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient, MADDPG) 负责调整无人机的轨迹规划和模式切换策略，而被动波束成形和传输控制策略则由优化方法加以解决。数值实验表明，O-HDRL 在学习稳定性和奖励性能方面优于基准方法。同时，双模式切换方案经验证可实现更高的吞吐量性能，而固定 ARIS 方案则不行。
引用
@article{arxiv.2412.20484,
title = {Exploiting NOMA Transmissions in Multi-UAV-assisted Wireless Networks: From Aerial-RIS to Mode-switching UAVs},
author = {Songhan Zhao and Shimin Gong and Bo Gu and Lanhua Li and Bin Lyu and Dinh Thai Hoang and Changyan Yi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.20484},
year = {2024}
}