論文の概要: STAR-RIS-assisted Collaborative Beamforming for Low-altitude Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22108v1
• Date: Sat, 25 Oct 2025 01:28:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 17:41:21.939892
• Title: STAR-RIS-assisted Collaborative Beamforming for Low-altitude Wireless Networks
• Title（参考訳）: STAR-RISを用いた低高度無線ネットワークのための協調ビームフォーミング
• Authors: Xinyue Liang, Hui Kang, Junwei Che, Jiahui Li, Geng Sun, Qingqing Wu, Jiacheng Wang, Dusit Niyato,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)に基づく無線ネットワークは、都市コミュニケーションに高いモビリティ、柔軟性、カバーを提供する。 閉塞により、密集した環境では信号の減衰が激しい。 この重要な問題に対処するために、UAVの協調ビームの導入と全方向逆方向ビームフォーミングについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.13757830013997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While low-altitude wireless networks (LAWNs) based on uncrewed aerial vehicles (UAVs) offer high mobility, flexibility, and coverage for urban communications, they face severe signal attenuation in dense environments due to obstructions. To address this critical issue, we consider introducing collaborative beamforming (CB) of UAVs and omnidirectional reconfigurable beamforming (ORB) of simultaneous transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surfaces (STAR-RIS) to enhance the signal quality and directionality. On this basis, we formulate a joint rate and energy optimization problem (JREOP) to maximize the transmission rate of the overall system, while minimizing the energy consumption of the UAV swarm. Due to the non-convex and NP-hard nature of JREOP, we propose a heterogeneous multi-agent collaborative dynamic (HMCD) optimization framework, which has two core components. The first component is a simulated annealing (SA)-based STAR-RIS control method, which dynamically optimizes reflection and transmission coefficients to enhance signal propagation. The second component is an improved multi-agent deep reinforcement learning (MADRL) control method, which incorporates a self-attention evaluation mechanism to capture interactions between UAVs and an adaptive velocity transition mechanism to enhance training stability. Simulation results demonstrate that HMCD outperforms various baselines in terms of convergence speed, average transmission rate, and energy consumption. Further analysis reveals that the average transmission rate of the overall system scales positively with both UAV count and STAR-RIS element numbers.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)をベースとした低高度無線ネットワーク(LAWN)は、都市間通信のモビリティ、柔軟性、カバーを提供するが、障害物により密集した環境では厳しい信号減衰に直面している。 この重要な問題に対処するために,UAVの協調ビームフォーミング(CB)と全方向再構成可能なビームフォーミング(ORB)を導入することを検討する。 そこで我々は,UAVスワムのエネルギー消費を最小化しつつ,システム全体の伝送速度を最大化するためにジョイントレートとエネルギー最適化問題(JREOP)を定式化する。 JREOPの非凸性およびNPハード性のため、2つのコアコンポーネントを持つヘテロジニアスマルチエージェント協調動的(HMCD)最適化フレームワークを提案する。 第1のコンポーネントはシミュレーションアニール(SA)ベースのSTAR-RIS制御であり、反射係数と透過係数を動的に最適化して信号伝搬を向上させる。 第2の構成要素は、UAV間の相互作用を捕捉するための自己注意評価機構と、トレーニング安定性を高めるための適応速度遷移機構を組み込んだ改良型マルチエージェント深部強化学習(MADRL)制御法である。 シミュレーションの結果,HMCDは収束速度,平均伝送速度,エネルギー消費の点で,様々なベースラインよりも優れていた。 さらに解析した結果,UAV数とSTAR-RIS数の両方で,システム全体の平均伝送速度が正に大きくなることがわかった。

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