論文の概要: Learning-Based Resource Management in Integrated Sensing and Communication Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20849v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 21:44:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-27 19:53:09.895853
• Title: Learning-Based Resource Management in Integrated Sensing and Communication Systems
• Title（参考訳）: 統合センシング・通信システムにおける学習型資源管理
• Authors: Ziyang Lu, M. Cenk Gursoy, Chilukuri K. Mohan, Pramod K. Varshney,
• Abstract要約: 本稿では,時間予算制約下でのトラッキングと通信のリソース割り当てを最適化する,制約付き深層強化学習(CDRL)手法を提案する。 提案するCDRLフレームワークの有効性を数値計算により検証し,高ダイナミック環境における通信品質の最大化能力を確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.285899538624246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we tackle the task of adaptive time allocation in integrated sensing and communication systems equipped with radar and communication units. The dual-functional radar-communication system's task involves allocating dwell times for tracking multiple targets and utilizing the remaining time for data transmission towards estimated target locations. We introduce a novel constrained deep reinforcement learning (CDRL) approach, designed to optimize resource allocation between tracking and communication under time budget constraints, thereby enhancing target communication quality. Our numerical results demonstrate the efficiency of our proposed CDRL framework, confirming its ability to maximize communication quality in highly dynamic environments while adhering to time constraints.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,レーダと通信ユニットを備えた統合センシング・通信システムにおける適応時間割当の課題に取り組む。 デュアルファンクショナルレーダー通信システムのタスクは、複数の目標を追跡するために居住時間を割り当て、推定された目標地点へのデータ送信に残る時間を活用することである。 本稿では,時間予算制約下でのトラッキングと通信のリソース配分を最適化し,目標通信品質を向上させることを目的とした,制約付き深層強化学習(CDRL)手法を提案する。 提案するCDRLフレームワークの有効性を数値計算により実証し,時間制約に順応しながら,高度に動的環境における通信品質を最大化できることを確認した。

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