IRS 在相关 Rayleigh 衰落下的损失通信：中断概率分析与优化
网络与互联网体系结构
2024-08-14 v1 机器学习
摘要
本文聚焦于一种基于智能反射面 (IRS) 的损失通信系统，考虑其相关 Rayleigh 衰落特性。我们分析了相关信道模型，推导了系统的中断概率。随后，我们设计了一种深度强化学习 (DRL) 方法，用于优化 IRS 的相位移，以最大化接收信号功率。此外，本文还提供了通过仿真实验评估该 DRL 方法性能的结果。仿真结果表明，随着相关信道系数的增加，所考虑系统的中断概率显著上升。此外，DRL 与理论极限之间的性能差距在更高的发射功率和/或更大的失真要求下会进一步扩大。
关键词
引用
@article{arxiv.2408.06969,
title = {IRS-Assisted Lossy Communications Under Correlated Rayleigh Fading: Outage Probability Analysis and Optimization},
author = {Guanchang Li and Wensheng Lin and Lixin Li and Yixuan He and Fucheng Yang and Zhu Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.06969},
year = {2024}
}