論文の概要: Deep Reinforcement Learning for IRS Phase Shift Design in Spatiotemporally Correlated Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09726v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 22:07:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 13:52:28.002718
• Title: Deep Reinforcement Learning for IRS Phase Shift Design in Spatiotemporally Correlated Environments
• Title（参考訳）: 時空間関連環境におけるIRS位相シフト設計のための深部強化学習
• Authors: Spilios Evmorfos, Athina P. Petropulu, H. Vincent Poor
• Abstract要約: 本稿では,チャネル相関と目的地動きを考慮したディープアクター批判アルゴリズムを提案する。 チャネルが時間的に相関している場合、コンバージェンスを抑制する方法において、関数近似を伴う状態表現にSNRを組み込むことが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.30657979626858
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The paper studies the problem of designing the Intelligent Reflecting Surface (IRS) phase shifters for Multiple Input Single Output (MISO) communication systems in spatiotemporally correlated channel environments, where the destination can move within a confined area. The objective is to maximize the expected sum of SNRs at the receiver over infinite time horizons. The problem formulation gives rise to a Markov Decision Process (MDP). We propose a deep actor-critic algorithm that accounts for channel correlations and destination motion by constructing the state representation to include the current position of the receiver and the phase shift values and receiver positions that correspond to a window of previous time steps. The channel variability induces high frequency components on the spectrum of the underlying value function. We propose the preprocessing of the critic's input with a Fourier kernel which enables stable value learning. Finally, we investigate the use of the destination SNR as a component of the designed MDP state, which is common practice in previous work. We provide empirical evidence that, when the channels are spatiotemporally correlated, the inclusion of the SNR in the state representation interacts with function approximation in ways that inhibit convergence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数入力単一出力 (MISO) 通信システムのための知的反射面 (IRS) 位相シフト器を時空間的に相関したチャネル環境において設計する際の問題点について検討する。 目的は、無限時間水平線上の受信機におけるSNRの期待総和を最大化することである。 問題定式化はマルコフ決定過程(MDP)を引き起こす。 本稿では,受信機の現在位置と位相シフト値と前回の時間ステップのウィンドウに対応する受信位置とを含む状態表現を構築し,チャネル相関と目的地移動を考慮した深いアクタ-クリティックアルゴリズムを提案する。 チャネル可変性は、基礎となる値関数のスペクトルに高周波成分を誘導する。 本稿では,フーリエ・カーネルを用いた批判者の入力の前処理を提案する。 最後に,先行研究でよく見られる設計mdp状態の構成要素として,宛先snrの使用について検討する。 本研究では、チャネルが時空間的に相関している場合、状態表現におけるSNRの包含が収束を抑制する方法で関数近似と相互作用することを示す。

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