論文の概要: Resource Allocation for RIS-Assisted CoMP-NOMA Networks using Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00975v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 17:14:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:19:53.282511
• Title: Resource Allocation for RIS-Assisted CoMP-NOMA Networks using Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いたRIS支援CMP-NOMAネットワークの資源配分
• Authors: Muhammad Umer, Muhammad Ahmed Mohsin, Huma Ghafoor, Syed Ali Hassan,
• Abstract要約: この論文は、STAR-RIS、CoMP、NOMAの3つの変換技術の相乗的統合を探求する。 この研究は、データレートの増大、スペクトル効率の向上、進化途上の6G開発環境のカバー範囲の拡大などにより、これらの技術が将来の無線ネットワークに革命をもたらす可能性を調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.13094889619588
• License:
• Abstract: This thesis delves into the forefront of wireless communication by exploring the synergistic integration of three transformative technologies: STAR-RIS, CoMP, and NOMA. Driven by the ever-increasing demand for higher data rates, improved spectral efficiency, and expanded coverage in the evolving landscape of 6G development, this research investigates the potential of these technologies to revolutionize future wireless networks. The thesis analyzes the performance gains achievable through strategic deployment of STAR-RIS, focusing on mitigating inter-cell interference, enhancing signal strength, and extending coverage to cell-edge users. Resource sharing strategies for STAR-RIS elements are explored, optimizing both transmission and reflection functionalities. Analytical frameworks are developed to quantify the benefits of STAR-RIS assisted CoMP-NOMA networks under realistic channel conditions, deriving key performance metrics such as ergodic rates and outage probabilities. Additionally, the research delves into energy-efficient design approaches for CoMP-NOMA networks incorporating RIS, proposing novel RIS configurations and optimization algorithms to achieve a balance between performance and energy consumption. Furthermore, the application of Deep Reinforcement Learning (DRL) techniques for intelligent and adaptive optimization in aerial RIS-assisted CoMP-NOMA networks is explored, aiming to maximize network sum rate while meeting user quality of service requirements. Through a comprehensive investigation of these technologies and their synergistic potential, this thesis contributes valuable insights into the future of wireless communication, paving the way for the development of more efficient, reliable, and sustainable networks capable of meeting the demands of our increasingly connected world.
• Abstract（参考訳）: この論文は、STAR-RIS、CoMP、NOMAの3つの変換技術の相乗的統合を探求することで、無線通信の最前線に展開する。 この研究は、データレートの増大、スペクトル効率の向上、進化途上の6G開発環境のカバー範囲の拡大などにより、これらの技術が将来の無線ネットワークに革命をもたらす可能性を調査する。 論文はSTAR-RISの戦略的展開を通じて,細胞間干渉の緩和,信号強度の増強,セルエッジユーザへのカバー範囲の拡大に焦点をあてて,性能向上を実現する。 STAR-RIS要素の資源共有戦略について検討し,伝送機能と反射機能の両方を最適化した。 現実的なチャネル条件下でのSTAR-RIS支援CMP-NOMAネットワークの利点を定量化するために分析フレームワークが開発され、エルゴードレートや停止確率といった重要なパフォーマンス指標が導出される。 さらに、この研究は、RISを取り入れたCoMP-NOMAネットワークのエネルギー効率の高い設計手法を探求し、新しいRIS構成と最適化アルゴリズムを提案し、性能とエネルギー消費のバランスを保った。 さらに,航空RIS支援CMP-NOMAネットワークにおける知的かつ適応的な最適化のための深層強化学習(DRL)技術の適用について検討し,サービス要件のユーザ品質を満たしつつ,ネットワークの総和率を最大化することを目的とした。 これらの技術とその相乗的ポテンシャルの包括的調査を通じて、この論文は、無線通信の将来に関する貴重な洞察をもたらし、より効率的で信頼性があり持続可能なネットワークを開発するための道を開いた。

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