論文の概要: Deep Reinforcement Learning Based Joint Downlink Beamforming and RIS Configuration in RIS-aided MU-MISO Systems Under Hardware Impairments and Imperfect CSI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09702v2
• Date: Wed, 29 Mar 2023 09:10:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 18:25:05.906306
• Title: Deep Reinforcement Learning Based Joint Downlink Beamforming and RIS Configuration in RIS-aided MU-MISO Systems Under Hardware Impairments and Imperfect CSI
• Title（参考訳）: RIS支援MU-MISOシステムにおける深部強化学習に基づく複合ダウンリンクビームフォーミングとRIS構成
• Authors: Baturay Saglam, Doga Gurgunoglu, Suleyman S. Kozat
• Abstract要約: 我々は,光ビームフォーミングと再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)位相シフトを協調的に最適化する,新しい深部強化学習(DRL)手法を提案する。 提案手法は,現実的なRIS振幅モデルを考慮した不完全チャネル状態情報(CSI)とハードウェア障害の課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel deep reinforcement learning (DRL) approach to jointly optimize transmit beamforming and reconfigurable intelligent surface (RIS) phase shifts in a multiuser multiple input single output (MU-MISO) system to maximize the sum downlink rate under the phase-dependent reflection amplitude model. Our approach addresses the challenge of imperfect channel state information (CSI) and hardware impairments by considering a practical RIS amplitude model. We compare the performance of our approach against a vanilla DRL agent in two scenarios: perfect CSI and phase-dependent RIS amplitudes, and mismatched CSI and ideal RIS reflections. The results demonstrate that the proposed framework significantly outperforms the vanilla DRL agent under mismatch and approaches the golden standard. Our contributions include modifications to the DRL approach to address the joint design of transmit beamforming and phase shifts and the phase-dependent amplitude model. To the best of our knowledge, our method is the first DRL-based approach for the phase-dependent reflection amplitude model in RIS-aided MU-MISO systems. Our findings in this study highlight the potential of our approach as a promising solution to overcome hardware impairments in RIS-aided wireless communication systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Multiuser multiple input single output (MU-MISO) システムにおいて,送信ビームフォーミングと再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS) の位相シフトを協調的に最適化し,位相依存反射振幅モデルの下での総和ダウンリンク率を最大化するための新しい深部強化学習手法を提案する。 本手法は,現実的なRIS振幅モデルを考慮した不完全チャネル状態情報(CSI)とハードウェア障害の課題に対処する。 我々は, 完全CSIと位相依存RIS振幅, 整合CSIと理想RIS反射の2つのシナリオにおいて, バニラDRLエージェントに対するアプローチの性能を比較した。 その結果,提案フレームワークは,誤一致下ではバニラdrlエージェントを著しく上回り,ゴールデンスタンダードに接近した。 我々の貢献は、送信ビームフォーミングと位相シフトの結合設計と位相依存振幅モデルに対処するためのDRLアプローチの変更を含む。 我々の知る限り,本手法はRIS支援MU-MISOシステムにおける位相依存反射振幅モデルに対するDRLに基づく最初のアプローチである。 本研究は,RIS支援無線通信システムにおけるハードウェア障害を克服する手段として,我々のアプローチの可能性を明らかにするものである。

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