論文の概要: Integrated Sensing and Communications for Low-Altitude Economy: A Deep Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04074v3
• Date: Thu, 02 Jan 2025 02:09:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 14:33:17.423359
• Title: Integrated Sensing and Communications for Low-Altitude Economy: A Deep Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: 低高度経済のための統合センシングとコミュニケーション--深層強化学習アプローチ
• Authors: Xiaowen Ye, Yuyi Mao, Xianghao Yu, Shu Sun, Liqun Fu, Jie Xu,
• Abstract要約: 低高度経済(LAE)のための統合センシング・通信(ISAC)システムについて検討する。 所定の飛行期間における通信総和レートは、GBSとUAVの軌道でのビームフォーミングを共同最適化することにより最大化する。 本稿では, 深部強化学習(DRL)技術を活用して, 深部LAE-ISAC(Deep LAE-ISAC)と呼ばれる新しいLEE指向ISAC方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.36806314683902
• License:
• Abstract: This paper studies an integrated sensing and communications (ISAC) system for low-altitude economy (LAE), where a ground base station (GBS) provides communication and navigation services for authorized unmanned aerial vehicles (UAVs), while sensing the low-altitude airspace to monitor the unauthorized mobile target. The expected communication sum-rate over a given flight period is maximized by jointly optimizing the beamforming at the GBS and UAVs' trajectories, subject to the constraints on the average signal-to-noise ratio requirement for sensing, the flight mission and collision avoidance of UAVs, as well as the maximum transmit power at the GBS. Typically, this is a sequential decision-making problem with the given flight mission. Thus, we transform it to a specific Markov decision process (MDP) model called episode task. Based on this modeling, we propose a novel LAE-oriented ISAC scheme, referred to as Deep LAE-ISAC (DeepLSC), by leveraging the deep reinforcement learning (DRL) technique. In DeepLSC, a reward function and a new action selection policy termed constrained noise-exploration policy are judiciously designed to fulfill various constraints. To enable efficient learning in episode tasks, we develop a hierarchical experience replay mechanism, where the gist is to employ all experiences generated within each episode to jointly train the neural network. Besides, to enhance the convergence speed of DeepLSC, a symmetric experience augmentation mechanism, which simultaneously permutes the indexes of all variables to enrich available experience sets, is proposed. Simulation results demonstrate that compared with benchmarks, DeepLSC yields a higher sum-rate while meeting the preset constraints, achieves faster convergence, and is more robust against different settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、地上基地局(GBS)が無人航空機(UAV)の通信・ナビゲーションサービスを提供し、低高度空域を検知して未許可の移動目標を監視する、低高度経済のためのISACシステムについて検討する。 GBSとUAVの軌道におけるビームフォーミングを、検知のための平均信号対雑音比要求、UAVの飛行ミッション及び衝突回避、およびGBSにおける最大送信電力に制約を課して、所定の飛行期間における通信総和レートを最大化する。 通常、これは所定の飛行ミッションにおけるシーケンシャルな決定問題である。 そこで我々はこれをエピソードタスクと呼ばれる特定のマルコフ決定プロセス(MDP)モデルに変換する。 このモデリングに基づいて,深部強化学習(DRL)技術を活用することで,Deep LAE-ISAC (Deep LAE-ISAC) と呼ばれる新しいLEE指向ISACスキームを提案する。 DeepLSCでは、様々な制約を満たすために、報酬関数と制約付きノイズ探索ポリシーと呼ばれる新しい行動選択ポリシーが司法的に設計されている。 エピソードタスクにおける効率的な学習を実現するために,各エピソード内で生成された経験を全て活用し,ニューラルネットワークを協調的に訓練する階層的体験再生機構を開発した。 さらに、DeepLSCの収束速度を高めるために、すべての変数のインデックスを同時に置換して利用可能な体験集合を豊かにする対称体験拡張機構を提案する。 シミュレーションの結果、DeepLSCはベンチマークと比較すると、事前設定された制約を満たしながらより高い総和率を示し、より高速な収束を実現し、異なる設定に対してより堅牢であることが示された。

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