論文の概要: Federated Deep Reinforcement Learning for Energy Efficient Multi-Functional RIS-Assisted Low-Earth Orbit Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11079v1
- Date: Sun, 19 Jan 2025 15:31:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:23:52.986176
- Title: Federated Deep Reinforcement Learning for Energy Efficient Multi-Functional RIS-Assisted Low-Earth Orbit Networks
- Title（参考訳）: エネルギー効率の良い多機能RIS支援低地球軌道ネットワークのためのフェデレーション深部強化学習
- Authors: Li-Hsiang Shen, Jyun-Jhe Huang, Kai-Ten Feng, Lie-Liang Yang, Jen-Ming Wu,
- Abstract要約: 低地球軌道(LEO)に多機能再構成可能な知的表面(MF-RIS)を配置する新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
信号反射のみを持つ従来のRISとは異なり、MF-RISは信号の反射、増幅、収穫を行うことができる。
提案するLEO-MF-RISアーキテクチャの有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.638758375246642
- License:
- Abstract: In this paper, a novel network architecture that deploys the multi-functional reconfigurable intelligent surface (MF-RIS) in low-Earth orbit (LEO) is proposed. Unlike traditional RIS with only signal reflection capability, the MF-RIS can reflect, refract, and amplify signals, as well as harvest energy from wireless signals. Given the high energy demands in shadow regions where solar energy is unavailable, MF-RIS is deployed in LEO to enhance signal coverage and improve energy efficiency (EE). To address this, we formulate a long-term EE optimization problem by determining the optimal parameters for MF-RIS configurations, including amplification and phase-shifts, energy harvesting ratios, and LEO transmit beamforming. To address the complex non-convex and non-linear problem, a federated learning enhanced multi-agent deep deterministic policy gradient (FEMAD) scheme is designed. Multi-agent DDPG of each agent can provide the optimal action policy from its interaction to environments, whereas federated learning enables the hidden information exchange among multi-agents. In numerical results, we can observe significant EE improvements compared to the other benchmarks, including centralized deep reinforcement learning as well as distributed multi-agent deep deterministic policy gradient (DDPG). Additionally, the proposed LEO-MF-RIS architecture has demonstrated its effectiveness, achieving the highest EE performance compared to the scenarios of fixed/no energy harvesting in MF-RIS, traditional reflection-only RIS, and deployment without RISs/MF-RISs.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、低地球軌道(LEO)に多機能再構成可能な知的表面(MF-RIS)を配置する新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
従来の信号反射機能のみを持つRISとは異なり、MF-RISは信号を反射、屈折、増幅し、無線信号からエネルギーを回収することができる。
太陽エネルギーが利用できない影領域の高エネルギー需要を踏まえ、MF-RISはLEOに展開され、信号のカバレッジを高め、エネルギー効率(EE)を向上させる。
そこで我々は,MF-RIS構成の最適パラメータ(増幅,位相シフト,エネルギー回収率,LEOビームビームフォーミングなど)を決定することで,長期EE最適化問題を定式化する。
複雑な非凸問題と非線形問題に対処するため,連合学習による多エージェント深層決定性ポリシー勾配(FEMAD)スキームを設計した。
各エージェントのマルチエージェントDDPGは環境との相互作用から最適なアクションポリシーを提供するが、フェデレーション学習はマルチエージェント間の隠れ情報交換を可能にする。
数値的な結果から,集中型深部強化学習や分散多エージェント深部決定主義政策勾配(DDPG)など,他のベンチマークと比較して大きなEE改善が観察できる。
さらに、提案したLEO-MF-RISアーキテクチャは、MF-RIS、従来のリフレクションのみのRIS、RISやMF-RISを含まないデプロイメントのシナリオと比較して、高いEE性能を実現している。
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