論文の概要: Joint User Association, Interference Cancellation and Power Control for
Multi-IRS Assisted UAV Communications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04786v1
- Date: Fri, 8 Dec 2023 01:57:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-11 16:20:55.724113
- Title: Joint User Association, Interference Cancellation and Power Control for
Multi-IRS Assisted UAV Communications
- Title（参考訳）: マルチIRS支援UAV通信のための共同ユーザアソシエーション、干渉キャンセル、電力制御
- Authors: Zhaolong Ning, Hao Hu, Xiaojie Wang, Qingqing Wu, Chau Yuen, F.
Richard Yu, Yan Zhang
- Abstract要約: インテリジェント反射面(IRS)支援無人航空機(UAV)通信は、地上基地局の負荷を低コストで軽減することが期待されている。
既存の研究は主に、複数のIRSではなく単一のIRSの配置とリソース割り当てに焦点を当てている。
我々は,共同IRSユーザアソシエーションのための新しい最適化アルゴリズム,UAVの軌道最適化,逐次干渉キャンセル(SIC)復号命令スケジューリング,電力割り当てを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.35959154762381
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Intelligent reflecting surface (IRS)-assisted unmanned aerial vehicle (UAV)
communications are expected to alleviate the load of ground base stations in a
cost-effective way. Existing studies mainly focus on the deployment and
resource allocation of a single IRS instead of multiple IRSs, whereas it is
extremely challenging for joint multi-IRS multi-user association in UAV
communications with constrained reflecting resources and dynamic scenarios. To
address the aforementioned challenges, we propose a new optimization algorithm
for joint IRS-user association, trajectory optimization of UAVs, successive
interference cancellation (SIC) decoding order scheduling and power allocation
to maximize system energy efficiency. We first propose an inverse soft-Q
learning-based algorithm to optimize multi-IRS multi-user association. Then,
SCA and Dinkelbach-based algorithm are leveraged to optimize UAV trajectory
followed by the optimization of SIC decoding order scheduling and power
allocation. Finally, theoretical analysis and performance results show
significant advantages of the designed algorithm in convergence rate and energy
efficiency.
- Abstract（参考訳）: インテリジェント反射面(IRS)支援無人航空機(UAV)通信は、地上基地局の負荷を低コストで軽減することが期待されている。
既存の研究は主に、複数のIRSではなく単一のIRSの配置とリソース割り当てに重点を置いているが、制約のあるリソースと動的シナリオによるUAV通信における複数IRSマルチユーザ連携は極めて困難である。
上記の課題に対処するために,irs-userアソシエーション,uavの軌道最適化,逐次干渉キャンセル(sic)デコード順序スケジューリングと電力割当によるシステムエネルギー効率の最大化のための新しい最適化アルゴリズムを提案する。
まず,マルチIRSマルチユーザアソシエーションを最適化する逆ソフトQ学習アルゴリズムを提案する。
次に、SCAとディンケルバッハに基づくアルゴリズムを用いてUAV軌道を最適化し、SIC復号順序スケジューリングと電力配分を最適化する。
最後に、理論解析と性能結果から、収束率とエネルギー効率における設計アルゴリズムの顕著な利点が示された。
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