論文の概要: Collaborative Ground-Space Communications via Evolutionary Multi-objective Deep Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07450v1
- Date: Thu, 11 Apr 2024 03:13:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 15:08:41.570589
- Title: Collaborative Ground-Space Communications via Evolutionary Multi-objective Deep Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 進化的多目的深層強化学習による協調的地上コミュニケーション
- Authors: Jiahui Li, Geng Sun, Qingqing Wu, Dusit Niyato, Jiawen Kang, Abbas Jamalipour, Victor C. M. Leung,
- Abstract要約: 地中直接通信を実現するために,分散コラボレーティブビームフォーミング(DCB)に基づくアップリンク通信パラダイムを提案する。
DCBは、低軌道(LEO)衛星と効率的な直接接続を確立することができない端末を分散アンテナとして扱う。
本稿では,進化的多目的深層強化学習アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.48727062141764
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose a distributed collaborative beamforming (DCB)-based uplink communication paradigm for enabling ground-space direct communications. Specifically, DCB treats the terminals that are unable to establish efficient direct connections with the low Earth orbit (LEO) satellites as distributed antennas, forming a virtual antenna array to enhance the terminal-to-satellite uplink achievable rates and durations. However, such systems need multiple trade-off policies that variously balance the terminal-satellite uplink achievable rate, energy consumption of terminals, and satellite switching frequency to satisfy the scenario requirement changes. Thus, we perform a multi-objective optimization analysis and formulate a long-term optimization problem. To address availability in different terminal cluster scales, we reformulate this problem into an action space-reduced and universal multi-objective Markov decision process. Then, we propose an evolutionary multi-objective deep reinforcement learning algorithm to obtain the desirable policies, in which the low-value actions are masked to speed up the training process. As such, the applicability of a one-time trained model can cover more changing terminal-satellite uplink scenarios. Simulation results show that the proposed algorithm outmatches various baselines, and draw some useful insights. Specifically, it is found that DCB enables terminals that cannot reach the uplink achievable threshold to achieve efficient direct uplink transmission, which thus reveals that DCB is an effective solution for enabling direct ground-space communications. Moreover, it reveals that the proposed algorithm achieves multiple policies favoring different objectives and achieving near-optimal uplink achievable rates with low switching frequency.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,地中直接通信を実現するために,分散コラボレーティブビームフォーミング(DCB)に基づくアップリンク通信パラダイムを提案する。
特に、DCBは、低軌道衛星(LEO)との効率的な直接接続を分散アンテナとして確立できない端末を扱い、仮想アンテナアレイを形成して、端末から衛星へのアップリンク達成率と持続時間を高める。
しかし、このようなシステムには、シナリオ要求の変化を満たすために、端末-衛星アップリンク達成率、端末のエネルギー消費、衛星切替周波数の様々なバランスをとる複数のトレードオフポリシーが必要である。
そこで我々は,多目的最適化分析を行い,長期最適化問題を定式化する。
異なる端末クラスタスケールでの可用性に対処するため、我々はこの問題をアクション空間を再現し、普遍的な多目的マルコフ決定プロセスに再構成する。
そこで本研究では,低値動作を隠蔽して学習プロセスを高速化する,進化的多目的深層強化学習アルゴリズムを提案する。
そのため、ワンタイムトレーニングモデルの適用性は、より変化する端末-衛星アップリンクシナリオをカバーすることができる。
シミュレーションの結果,提案アルゴリズムは様々なベースラインより優れており,いくつかの有用な知見が得られた。
具体的には、直流Bにより、アップリンク到達しきい値に到達できない端末を効率よく直接アップリンク伝送可能とし、直流Bが直接地上通信を実現する有効なソリューションであることを明らかにする。
さらに,提案アルゴリズムは,異なる目的を満足する複数のポリシーを達成し,スイッチング周波数の低い準最適アップリンク達成率を実現する。
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