基于长期CSI的可重构智能表面辅助多用户MISO系统深度强化学习传输设计
信息论
2021-11-25 v1 信号处理
math.IT
摘要
本文研究了可重构智能表面(RIS)辅助的多用户通信网络的传输设计。与现有大多数研究不同，我们考虑基于长期CSI的传输设计，其中基站(BS)的波束赋形向量与RIS的相移均基于长期CSI设计，可显著降低信道估计开销。由于缺乏显式的遍历数据速率表达式，我们提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的新算法来求解该优化问题，该算法通过使用离线方式生成的信道向量进行训练。仿真结果表明，在考虑信道估计开销时，所实现的净吞吐量高于传统的基于瞬时CSI的方案。
引用
@article{arxiv.2111.12212,
title = {Long-Term CSI-based Design for RIS-Aided Multiuser MISO Systems Exploiting Deep Reinforcement Learning},
author = {Hong Ren and Cunhua Pan and Liang Wang and Zhoubing Kou and Kezhi Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.12212},
year = {2021}
}
备注
Under revision in IEEE journal. Keywords: Reconfigurable intelligent surface (RIS), intelligent reflecting surface (IRS)