論文の概要: Learning Model-Free Robust Precoding for Cooperative Multibeam Satellite Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11427v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 14:13:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 03:27:34.732643
• Title: Learning Model-Free Robust Precoding for Cooperative Multibeam Satellite Communications
• Title（参考訳）: 協調型マルチビーム衛星通信のための学習モデルフリーロバストプレコーディング
• Authors: Steffen Gracla, Alea Schr\"oder, Maik R\"oper, Carsten Bockelmann, Dirk W\"ubben, Armin Dekorsy
• Abstract要約: 直接低軌道軌道衛星とハンドヘルド衛星のリンクは、衛星通信の新しい時代の一部になると期待されている。 本稿では,ソフト・アクタ・クリティカル・ディープ・強化学習アルゴリズムの関数近似機能を用いて,システム欠陥を知らずに頑健な事前コーディングを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.459215652021234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Direct Low Earth Orbit satellite-to-handheld links are expected to be part of a new era in satellite communications. Space-Division Multiple Access precoding is a technique that reduces interference among satellite beams, therefore increasing spectral efficiency by allowing cooperating satellites to reuse frequency. Over the past decades, optimal precoding solutions with perfect channel state information have been proposed for several scenarios, whereas robust precoding with only imperfect channel state information has been mostly studied for simplified models. In particular, for Low Earth Orbit satellite applications such simplified models might not be accurate. In this paper, we use the function approximation capabilities of the Soft Actor-Critic deep Reinforcement Learning algorithm to learn robust precoding with no knowledge of the system imperfections.
• Abstract（参考訳）: 衛星とハンドヘルドとの直接接続は、衛星通信の新しい時代の一部であると期待されている。 宇宙分割多重アクセスプリコーディング(space-division multiple access precodeding)は、衛星ビーム間の干渉を減らす技術であり、衛星の周波数を再利用することでスペクトル効率を高める。 過去数十年間、完璧なチャネル状態情報を持つ最適なプリコーディングソリューションがいくつかのシナリオで提案されてきたが、不完全なチャネル状態情報しか持たない堅牢なプリコーディングは、単純化されたモデルのために主に研究されてきた。 特に低軌道衛星では、そのような単純化されたモデルは正確ではないかもしれない。 本稿では,ソフトアクタ-クリティック深層強化学習アルゴリズムの関数近似機能を用いて,システムの不完全さを知らずに頑健なプレコーディングを学習する。

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