基于多奖励DQN框架的UAV-RIS辅助太赫兹通信系统波束赋形预测

文摘科技 2024-11-20 12:02 北京

研究团队

吴悦维，许鹏，吕轶：沈阳航空航天大学

王东明：东南大学

高飞飞：清华大学

王江舟：英国肯特大学

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Wu Y W, Xu P, Lv Y, et al. Beamforming prediction based on the multireward DQN framework for UAV-RIS-assisted THz communication systems. Sci China Inf Sci, 2024, 67(12): 229303

研究简介

UAV-RIS辅助THz通信系统通过优化RIS波束赋形可提供THz信号的精确覆盖。为了减少无源RIS带来的海量计算，现有研究以速率最大化为目标，利用有源RIS单元反馈，开发了一种基于DQN的RIS波束赋形预测方案。然而，有源RIS单元持续的高能耗影响了THz通信的持久性，因此现有单奖励DQN预测模型具有一定的局限性。

图1 空中RIS辅助的太赫兹通信系统场景图

为解决上述问题，本文提出了一种基于多奖励DDQN的UAV-RIS辅助THz通信系统波束赋形预测框架。该框架采用多奖励机制权衡用户可达率水平与有源RIS功耗问题，提高了THz通信的稳定性；利用DDQN消除奖励函数维度增加导致的稀疏奖励问题，提高了奖励函数在波束赋形预测的准确性。

本文的创新点如下：

(1) 提出了适用于THz通信场景的多奖励RIS波束赋形预测模型，根据用户可达率和有源RIS功耗分别计算子Q网络奖励值，提升了模型决策的全面性。

(2) 引入双Q学习，对奖励函数和动作选择同时进行评估，并结合PER加快模型收敛，避免了复杂环境导致的学习偏差，提升了模型决策的准确性。

本文基于“01-Drone Scenario”模型对所提方案进行了仿真实验。仿真实验表明，在多奖励预测框架下可有效权衡用户可达率和有源RIS能耗问题。具体来说，与候选方案平均可达率（4.49bps/Hz）相比，所提方案不但能维持4.8 bps/Hz的可达率，还可降低47.1%的有源RIS功耗。

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