Robust Design for IRS-Assisted MISO-NOMA Systems: A DRL-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
In this letter, we propose a robust design for an intelligent reflecting surface (IRS)-aided multiple-input single-output (MISO) non-orthogonal multiple access (NOMA) system. In particular, the ergodic sum-rate maximization problem is formulated by taking into account the channel uncertainties of both direct links and the reflected links through IRS elements. The unbounded channel uncertainties with imperfect channel estimation are mathematically modelled based on the statistical channel state information (CSI) error model. However, the formulated ergodic sum-rate maximization problem with the outage-constraints is not jointly convex in terms of the beamforming vectors and the phase shifts of IRS elements, and hence it cannot be solved with the conventional optimization algorithms. To address the non-convexity issues and develop a joint design, the challenging robust design is reformulated as a reinforcement learning (RL) environment. Two deep RL agents are developed to jointly optimize the beamforming vectors and phase shifts of the IRS elements with the channel uncertainties and quality of service constraints. Simulation results are provided to validate the performance of the proposed agents for both fixed and dynamic channels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».