Joint Optimization of IRS and THz Resource Allocation in 6G IoT Networks: An Adaptive Online MADDPG Approach
Notice bibliographique
Résumé
The convergence of Intelligent Reflecting Surfaces (IRS) and Terahertz (THz) communications represents a transformative advancement for sixth-generation (6G) wireless networks, yet presents unprecedented challenges in system optimization. This paper addresses the critical challenge of joint optimization between IRS phase shifts and THz resource allocation in dynamic Internet of Things (IoT) environments, focusing on real-time adaptation to rapidly changing channel conditions. We propose a novel Adaptive Online Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG) framework that leverages dynamic experience weighting to automatically adjust learning based on detected environmental changes. Our approach incorporates a multi-resolution buffer structure that balances recent observations with historical patterns, enabling both rapid adaptation and long-term optimization while considering the unique characteristics of THz-band propagation and IRS reflection patterns. The framework employs explicit coordination protocols between IRS controllers and resource managers, significantly improving convergence in non-stationary environments. Comprehensive simulations using realistic THz channel models and practical IRS configurations demonstrate that our proposed framework achieves a 45% improvement in system throughput, a 38% reduction in end-to-end latency, and a 30% enhancement in energy efficiency compared to conventional optimization approaches. More significantly, our solution demonstrates unprecedented adaptation capabilities, recovering 90% of optimal performance within 5 ms after abrupt environmental changes a critical requirement for future 6G networks. The framework maintains robust performance under diverse conditions, including high user mobility scenarios and adverse atmospheric conditions, while exhibiting linear computational scaling with increasing IRS elements (tested up to 512 elements). These results establish the viability of Adaptive Online MADDPG-based joint IRS-THz optimization for practical 6G deployments, particularly in dynamic IoT environments where traditional communication approaches face significant limitations.
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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 | 0,000 |
| 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 ».