利用 AI 与智能反射面实现 6G IoT 中的节能通信
信号处理
2021-01-01 v1 人工智能
网络与互联网体系结构
摘要
日益增长的数据流量、各类时延敏感业务以及能量受限的物联网（IoT）设备的大规模部署，给当前通信网络带来了巨大挑战，促使学术界与产业界迈向第六代（6G）网络。凭借强大的数据传输与处理能力，6G 被视为实现低时延、低能耗 IoT 通信的赋能技术。本文提出一种由人工智能（AI）与智能反射面（IRS）赋能的面向 6G IoT 的节能通信系统。首先，我们设计了一个智能高效的通信架构，包括 IRS 辅助的数据传输与 AI 驱动的网络资源管理机制。其次，在给定传输时延下建立了 6G IoT 系统的能效最大化模型，联合优化所有通信参与者（即 IoT 传输功率、IRS 反射相移与基站检测矩阵）的设置。第三，提出一种由深度强化学习（DRL）赋能的网络资源控制与分配方案来求解所建立的优化模型。基于网络与信道状态，该 DRL 赋能方案便利了节能与低时延通信。最后，实验结果验证了我们所提 6G IoT 通信系统的有效性。
引用
@article{arxiv.2012.14716,
title = {Leveraging AI and Intelligent Reflecting Surface for Energy-Efficient Communication in 6G IoT},
author = {Qianqian Pan and Jun Wu and Xi Zheng and Jianhua Li and Shenghong Li and Athanasios V. Vasilakos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.14716},
year = {2021}
}