Hybridized MA-DRL for Serving xURLLC With Cognizable RIS and UAV Integration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This work proposes a new model of reconfigurable intelligent surface (RIS) called cognizable RIS (CRIS) that is specifically designed to meet the unique demands of users who require extreme-ultra-reliable and low-latency Communication (xURLLC) in the sixth generation (6G) wireless networks. The programmable elements in the proposed CRIS unit can adapt to different modes of operation to provide significant performance gain. To improve reliability at the receiver, we integrate unmanned aerial vehicles with the CRIS module, which enhances network performance through beamforming and mobility. Our study focuses on maximizing the sum throughput in a multiple-input multiple-output scenario using the rate-splitting multiple access communication system. To achieve this, we introduce a novel hybridized multi-agent-based deep reinforcement learning (DRL) algorithm for optimal resource allocation that maximizes the sum throughput. We incorporate long-short-term memory (LSTM) networks into our proposed DRL to address the temporal dependencies due to stochastic channel conditions. By utilizing the proposed LSTM-based multi-agent DRL (MA-DRL) algorithm, we achieve notable gains of 11.7% and 26.9% in sum throughput over widely recognized DRL benchmark algorithms, all while adhering to xURLLC’s stringent maximum packet error probability constraint of 10−9.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle