通过空中可重构智能表面优化信息年龄：一种深度强化学习方法
信号处理
2020-11-11 v1
摘要
我们研究了将无人机（UAVs）与可重构智能表面（RIS）单元集成以被动中继物联网设备（IoTDs）采样至基站（BS）的信息的益处。为保持中继信息的新鲜度，以最小化期望信息和（AoI）为目标， formulated 一个优化问题，以优化 UAV 高度、通信调度与 RIS 单元相移。在缺乏 IoTDs 激活模式先验知识的情况下，开发了近端策略优化算法来求解这一混合整数非凸优化问题。数值结果表明，我们所提算法在 AoI 方面优于所有其他算法。
引用
@article{arxiv.2011.04817,
title = {Optimizing Age of Information Through Aerial Reconfigurable Intelligent Surfaces: A Deep Reinforcement Learning Approach},
author = {Moataz Samir and Mohamed Elhattab and Chadi Assi and Sanaa Sharafeddine and Ali Ghrayeb},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.04817},
year = {2020}
}