面向移动网络的智能反射面-基站关联优化
网络与互联网体系结构
2021-06-25 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文研究了一个多智能反射面（IRSs）辅助的无线网络，该网络由多个基站（BSs）服务一组移动用户组成。我们关注 IRS-BS 关联问题，其中多个 BS 相互竞争以控制数量有限的 IRS 的相移，从而最大化关联用户的长期下行数据速率。我们提出 MDLBI，一种基于多智能体深度强化学习的 BS-IRS 关联方案，可在不同 BS 关联下优化 BS-IRS 关联以及每个 IRS 的相移。MDLBI 不需要 BS 间交换信息。仿真结果表明，MDLBI 实现了显著的性能提升，并且对大型网络系统具有良好的可扩展性。
引用
@article{arxiv.2106.12883,
title = {Optimizing Intelligent Reflecting Surface-Base Station Association for Mobile Networks},
author = {Dongzi Jin and Yong Xiao and Yingyu Li and Guangming Shi and Dusit Niyato},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.12883},
year = {2021}
}
备注
This paper has been accepted by ICC 2021 I