Quantum-Enhanced DRL Optimization for DoA Estimation and Task Offloading in ISAC Systems
Notice bibliographique
Résumé
This work proposes a quantum-aided deep reinforcement learning (DRL) framework designed to enhance the accuracy of direction-of-arrival (DoA) estimation and the efficiency of computational task offloading in integrated sensing and communication systems. Traditional DRL approaches face challenges in handling high-dimensional state spaces and ensuring convergence to optimal policies within complex operational environments. The proposed quantum-aided DRL framework that operates in a military surveillance system exploits quantum computing’s parallel processing capabilities to encode operational states and actions into quantum states, significantly reducing the dimensionality of the decision space. For the very first time in literature, we propose a quantum-enhanced actor-critic method, utilizing quantum circuits for policy representation and optimization. Through comprehensive simulations, we demonstrate that our framework improves DoA estimation accuracy by 91.66% and 82.61% over existing DRL algorithms with faster convergence rate, and effectively manages the trade-off between sensing and communication and by optimizing task offloading decisions under stringent ultra-reliable low-latency communication requirements. Comparative analysis also reveals that our approach reduces the overall task offloading latency by 43.09% and 32.35% compared to the DRL-based deep deterministic policy gradient and proximal policy optimization algorithms, respectively.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».