論文の概要: Optimization-driven Deep Reinforcement Learning for Robust Beamforming
in IRS-assisted Wireless Communications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11885v1
- Date: Mon, 25 May 2020 01:42:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-29 06:32:15.087461
- Title: Optimization-driven Deep Reinforcement Learning for Robust Beamforming
in IRS-assisted Wireless Communications
- Title（参考訳）: IRS支援無線通信におけるロバストビームフォーミングの最適化による深部強化学習
- Authors: Jiaye Lin, Yuze Zou, Xiaoru Dong, Shimin Gong, Dinh Thai Hoang, Dusit
Niyato
- Abstract要約: Intelligent Reflecting Surface (IRS)は、マルチアンテナアクセスポイント(AP)から受信機へのダウンリンク情報伝達を支援する有望な技術である。
我々は、APのアクティブビームフォーミングとIRSのパッシブビームフォーミングを共同最適化することで、APの送信電力を最小化する。
過去の経験からビームフォーミング戦略に適応できる深層強化学習(DRL)手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.610318402371185
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Intelligent reflecting surface (IRS) is a promising technology to assist
downlink information transmissions from a multi-antenna access point (AP) to a
receiver. In this paper, we minimize the AP's transmit power by a joint
optimization of the AP's active beamforming and the IRS's passive beamforming.
Due to uncertain channel conditions, we formulate a robust power minimization
problem subject to the receiver's signal-to-noise ratio (SNR) requirement and
the IRS's power budget constraint. We propose a deep reinforcement learning
(DRL) approach that can adapt the beamforming strategies from past experiences.
To improve the learning performance, we derive a convex approximation as a
lower bound on the robust problem, which is integrated into the DRL framework
and thus promoting a novel optimization-driven deep deterministic policy
gradient (DDPG) approach. In particular, when the DDPG algorithm generates a
part of the action (e.g., passive beamforming), we can use the model-based
convex approximation to optimize the other part (e.g., active beamforming) of
the action more efficiently. Our simulation results demonstrate that the
optimization-driven DDPG algorithm can improve both the learning rate and
reward performance significantly compared to the conventional model-free DDPG
algorithm.
- Abstract（参考訳）: Intelligent Reflecting Surface (IRS)は、マルチアンテナアクセスポイント(AP)から受信機へのダウンリンク情報伝達を支援する有望な技術である。
本稿では,APのアクティブビームフォーミングとIRSのパッシブビームフォーミングを併用することにより,APの送信電力を最小化する。
チャネル条件の不確かさから,受信者の信号対雑音比(snr)要件とirsの電力予算制約に基づくロバストな電力最小化問題を定式化する。
過去の経験からビームフォーミング戦略に適応できる深層強化学習(DRL)手法を提案する。
学習性能を向上させるために,drlフレームワークに統合されたロバスト問題に対する下限として凸近似を導出し,新しい最適化駆動型深決定論的政策勾配(ddpg)アプローチを促進する。
特に、DDPGアルゴリズムがアクションの一部(例えば受動ビームフォーミング)を生成すると、モデルベースの凸近似を用いてアクションの他の部分(例えばアクティブビームフォーミング)をより効率的に最適化することができる。
シミュレーションの結果,従来のDDPGアルゴリズムと比較して,最適化駆動型DDPGアルゴリズムは学習率と報奨性能の両方を向上できることが示された。
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