Energy Efficiency Optimization in RIS-assisted ISATRNs with RSMA: A Federated Deep Reinforcement Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
The performance of integrated satellite-aerial-terrestrial relay networks (ISATRNs) faces two main challenges, severe signal strength degradation over long transmission distances and limited spectrum resources. To address these issues, we consider the introduction of high altitude platforms (HAPs) and unmanned aerial vehicles (UAVs) carrying reconfigurable intelligent surface (RIS) as relays during transmission from satellites to the ground. Additionally, we employ rate splitting multiple access (RSMA) at HAPs to improve signal transmission robustness. To optimize system energy efficiency, we formulate a multi-objective problem that considers the active transmit beamforming vector, RIS phase shift, power splitting ratio, and UAV trajectory. To tackle the non-convex problem involving both discrete and continuous variables, we introduce a novel approach called access-free federated deep reinforcement learning (AF-DRL). The optimal transmit beamforming and power splitting ratio are obtained by allowing the UAV to plan its path and locally train, reducing computational overhead caused by high-dimensional UAV movement. Simulation results demonstrate that the proposed RSMA-based enhancement scheme achieves higher energy efficiency compared to the comparison scheme.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».