RIS Subarray Optimization With Reinforcement Learning for Green Symbiotic Communications in Internet of Things

计算机科学 强化学习 马尔可夫决策过程 高效能源利用 波束赋形 数学优化 无线 光谱效率 分布式计算 电子工程 电信 马尔可夫过程 人工智能 电气工程 工程类 数学 统计
作者
Tiantian Zhang,Pinyi Ren,Dongyang Xu,Zhanyi Ren
出处
期刊:IEEE Internet of Things Journal [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:10 (22): 19454-19465 被引量:1
标识
DOI:10.1109/jiot.2023.3264286
摘要

Symbiotic communications have been deemed as a critical technology for Internet of things (IoT) communications owing to its high spectrum and energy efficiency. Reconfigurable intelligent surface (RIS), which can tune wireless transmission channels by manipulating incident waves through the corresponding electromagnetic elements, is a promising enabler of various symbiotic communications scenarios in IoT. However, when the full electromagnetic elements of RIS are activated, system capacity will be improved and energy efficiency will be reduced inevitably, also with undesirable power consumption. To address this issue, an intelligent dynamic subarray RIS framework based on deep reinforcement learning (DRL) has been proposed. The key idea is to divide RIS electromagnetic elements into several groups and optimize power amplifier factor, independent phase shifts to improve the system energy efficiency under the premise of user’s basic requirements. In particular, we formulate a hybrid optimization problem of RIS subarray partition and beamforming to maximize system energy efficiency. It can be proved that this hybrid optimization is a mixed non-convex integer programming problem. To solve this issue, we proposed a comprehensive DRL framework including two parts, i.e., (1) a Markov decision process (MDP) to model the subarray partition design, amplitude and phase shifts of RIS, and (2) an active RIS subarray optimization scheme based on deep deterministic policy gradient. Numerical results have demonstrated that, compared with the conventional fully-connected RIS, the system energy efficiency can be significantly improved.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
jane完成签到 ,获得积分10
1秒前
3秒前
瑾玉完成签到,获得积分10
3秒前
5秒前
Akim应助duckspy采纳,获得10
5秒前
那种完成签到,获得积分10
5秒前
liuyanq完成签到,获得积分20
5秒前
6秒前
普鲁卡因发布了新的文献求助10
7秒前
加油杨完成签到 ,获得积分10
8秒前
liuyanq发布了新的文献求助10
11秒前
随风完成签到,获得积分10
14秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
16秒前
米九完成签到,获得积分10
18秒前
zhao完成签到,获得积分10
21秒前
普鲁卡因发布了新的文献求助10
21秒前
zj完成签到,获得积分10
27秒前
蓝橙完成签到,获得积分10
28秒前
32秒前
GD88完成签到,获得积分10
33秒前
糟糕的梨愁完成签到,获得积分10
34秒前
莫西莫西完成签到 ,获得积分10
35秒前
小趴蔡完成签到 ,获得积分10
37秒前
唐唐发布了新的文献求助10
37秒前
飘逸剑身完成签到,获得积分10
40秒前
airtermis完成签到 ,获得积分10
40秒前
gfasdjsjdsjd完成签到,获得积分10
41秒前
41秒前
杨宁完成签到 ,获得积分10
41秒前
MchemG应助transition采纳,获得20
42秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
lxy发布了新的文献求助10
45秒前
gfasdjsjdsjd发布了新的文献求助10
46秒前
JCao727完成签到,获得积分10
46秒前
46秒前
47秒前
OAHCIL完成签到 ,获得积分10
48秒前
lixueao发布了新的文献求助10
49秒前
无辜的行云完成签到 ,获得积分0
52秒前
FIN应助gfasdjsjdsjd采纳,获得20
54秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038128
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575831
关于积分的说明 11373827
捐赠科研通 3305610
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022