論文の概要: A Reinforcement Learning Approach for RIS-aided Fair Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06344v2
• Date: Wed, 11 Jun 2025 07:31:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 02:07:43.263407
• Title: A Reinforcement Learning Approach for RIS-aided Fair Communications
• Title（参考訳）: RIS支援フェアコミュニケーションのための強化学習アプローチ
• Authors: Alex Pierron, Michel Barbeau, Luca De Cicco, Jose Rubio-Hernan, Joaquin Garcia-Alfaro,
• Abstract要約: 再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は、電磁波特性を動的に変化させ、ビームフォーミングを強化する物理要素で構成されている。 本稿では,複数の正則UEユニットに対して,効率的かつ公平なRIS-RLシステムを実現するための新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3859182212825962
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reconfigurable Intelligent Surfaces (RISs) are composed of physical elements that can dynamically alter electromagnetic wave properties to enhance beamforming and leading to improvements in areas with low coverage properties. They have the potential to be combined with Reinforcement Learning (RL) techniques to achieve network performance and energy efficiency via optimization techniques. In addition to performance and energy improvements, it is also crucial to consider the concept of fair communications. RISs must ensure that User Equipment (UE) units receive their signals with adequate strength, without other UE being deprived of service due to insufficient power. In this paper, we address such a problem. We explore the fairness properties of previous work and propose a novel method that aims at obtaining an efficient and fair duplex RIS-RL system for multiple legitimate UE units. We report and discuss our experimental work and simulation results. We also release our code and datasets to foster further research in the topic.
• Abstract（参考訳）: 再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は、電磁波特性を動的に変化させ、ビームフォーミングを強化し、カバー特性の低い領域の改善をもたらす物理要素で構成されている。 それらは、最適化技術を介してネットワーク性能とエネルギー効率を達成するために強化学習(RL)技術と組み合わせられる可能性がある。 性能とエネルギーの改善に加えて、公正なコミュニケーションの概念を考えることも重要である。 RISは、ユーザ機器(UE)ユニットが十分な強度で信号を受信することを保証する必要がある。 本稿ではそのような問題に対処する。 本稿では,先行研究の公正性について検討し,複数の正則UEユニットに対して効率的かつ公平なRIS-RLシステムを実現するための新しい手法を提案する。 実験結果とシミュレーション結果について報告する。 また、このトピックに関するさらなる研究を促進するために、コードとデータセットもリリースしています。

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