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可重构智能表面辅助多用户NOMA网络鲁棒资源分配
1
作者 胡林 刘锡炎 +1 位作者 齐倩 陈前斌 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3359-3367,共9页
在不完美信道状态信息(Channel State Information,CSI)和不完美串行干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)的场景下,研究了可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助多用户非正交多址接入(Non-Orthog... 在不完美信道状态信息(Channel State Information,CSI)和不完美串行干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)的场景下,研究了可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助多用户非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)网络的鲁棒资源分配问题.在考虑两类用户(信息用户和能量用户)服务质量(Quality of Service,QoS)和信息用户SIC约束下,建立了基站发射功率最小化的优化问题.该问题是一个多变量耦合的非凸优化问题.为了求解该问题,本文使用松弛变量、线性近似、S-程序、符号定性法转化该问题的非凸约束.然后将优化问题分解为两个子问题,最后使用交替优化方法迭代求解两个子问题,直到发送功率收敛.仿真结果表明:该文算法具有较好的收敛性,实现了资源的鲁棒分配,同时有效地降低基站发射功率. 展开更多
关键词 可重构智能表面 非正交多址接入 不完美信道状态信息 不完美串行干扰消除 传输功率优化 功率最小化
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融合可重构智能表面和深度强化学习的波束成形算法研究
2
作者 牙韩耀 万海斌 覃团发 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第6期1311-1317,共7页
可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)技术是一种新兴的、绿色的技术,可以有效地实现频谱和能量的高效无线通信.本文研究基站(Base Stations,BSs)与RIS的联合波束形成中总发射功率最小化问题.由于人工智能(Artificia... 可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)技术是一种新兴的、绿色的技术,可以有效地实现频谱和能量的高效无线通信.本文研究基站(Base Stations,BSs)与RIS的联合波束形成中总发射功率最小化问题.由于人工智能(Artificial Intelligence,AI)在处理高维数据问题和非凸模型方面的优势,本文基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)中的双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient,TD3),设计一种新颖的联合波束成形算法来处理RIS辅助无线通信系统的基站总发射功率最小化问题.仿真结果表明,本文所提算法的性能优于经典的交替优化算法,并且通过本文所提算法训练得到的模型可以直接部署和调用,不需要再次重复计算. 展开更多
关键词 可重构智能表面 深度强化学习 联合波束成形 传输功率最小化
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