基于元学习的STAR-RIS辅助SWIPT与RSMA资源分配
信息论
2024-05-07 v3 信号处理
math.IT
摘要
同时透射和反射可重构智能表面（STAR-RIS）是第六代（6G）无线网络的一个前沿概念。本文提出了一种新颖的系统，该系统将STAR-RIS与采用速率分割多址（RSMA）的无线信息与能量同传（SWIPT）相结合。所提出的系统在下行链路传输中促进从多天线基站（BS）到单天线用户的通信。基站在部署的STAR-RIS支持下，同时向多个能量收集接收器（EHR）和信息数据接收器（IDR）发送能量和信息信号。此外，引入了一个优化问题以在用户总速率和总收集能量之间取得平衡。为此，我们构建了一个优化问题来优化基站处的能量/信息波束成形向量、STAR-RIS处的相移以及公共消息速率。随后，我们采用元深度确定性策略梯度（Meta-DDPG）方法来解决这个复杂问题。仿真结果验证了与传统DDPG相比，所提出的算法显著提高了数据速率和收集能量。
引用
@article{arxiv.2401.07644,
title = {Resource Allocation in STAR-RIS-Aided SWIPT with RSMA via Meta-Learning},
author = {Mojtaba Amiri and Elaheh Vaezpour and Sepideh Javadi and Mohammad Robat Mili and Halim Yanikomeroglu and Mehdi Bennis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.07644},
year = {2024}
}