論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Interference Suppression in RIS-Aided Space-Air-Ground Integrated Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06982v1
• Date: Tue, 27 Jan 2026 10:02:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-15 14:54:53.678479
• Title: Deep Reinforcement Learning for Interference Suppression in RIS-Aided Space-Air-Ground Integrated Networks
• Title（参考訳）: RIS支援宇宙空間統合ネットワークにおける干渉抑制のための深層強化学習
• Authors: Pujitha Mamillapalli, Shikhar Verma, Tiago Koketsu Rodrigues, Abhinav Kumar,
• Abstract要約: 将来の6Gネットワークは、宇宙空間統合ネットワーク(SAGIN)を介してユビキタス接続を想定する 特に、HAPS衛星アップリンクとHAPS地上ダウンリンクの周波数共有はスペクトル効率を向上させるが、HAPSアンテナのバックローブによる干渉に悩まされる。 我々は、この制限を克服するために、Deep Deterministic Policy gradient (DDPG)アルゴリズムを備えた再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)支援HAPSベースのSAGINフレームワークを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.554353566238571
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Future 6G networks envision ubiquitous connectivity through space-air-ground integrated networks (SAGINs), where high-altitude platform stations (HAPSs) and satellites complement terrestrial systems to provide wide-area, low-latency coverage. However, the rapid growth of terrestrial devices intensifies spectrum sharing between terrestrial and non-terrestrial segments, resulting in severe cross-tier interference. In particular, frequency sharing between the HAPS satellite uplink and HAPS ground downlink improves spectrum efficiency but suffers from interference caused by the HAPS antenna back-lobe. Existing approaches relying on zero-forcing (ZF) codebooks have limited performance under highly dynamic channel conditions. To overcome this limitation, we employ a reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided HAPS-based SAGIN framework with a deep deterministic policy gradient (DDPG) algorithm. The proposed DDPG framework optimizes the HAPS beamforming weights to form spatial nulls toward interference sources while maintaining robust links to the desired signals. Simulation results demonstrate that the DDPG framework consistently outperforms conventional ZF beamforming among different RIS configurations, achieving up to \(11.3\%\) throughput improvement for a \(4\times4\) RIS configuration, validating its adaptive capability to enhance spectral efficiency in dynamic HAPS-based SAGINs.
• Abstract（参考訳）: 将来の6Gネットワークは、高高度のプラットフォームステーション(HAPS)と衛星が地上のシステムを補完し、広範囲で低遅延のカバレッジを提供する宇宙地上統合ネットワーク(SAGIN)を通じてユビキタス接続を想定している。 しかし、地上機器の急速な成長は、地上セグメントと非地上セグメントのスペクトル共有を増大させ、深刻な層間干渉を引き起こす。 特に、HAPS衛星アップリンクとHAPS地上ダウンリンクの周波数共有はスペクトル効率を向上させるが、HAPSアンテナのバックローブによる干渉に悩まされる。 ゼロ強制(ZF)コードブックに依存する既存のアプローチは、非常にダイナミックなチャネル条件下での性能が制限されている。 この制限を克服するために、再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)支援HAPSベースのSAGINフレームワークと、Deep Deterministic Policy gradient(DDPG)アルゴリズムを用いる。 提案したDDPGフレームワークは、HAPSビームフォーミング重みを最適化し、所望の信号へのロバストなリンクを維持しながら干渉源に対して空間ヌルを形成する。 シミュレーションの結果、DDPGフレームワークは従来のZFビームフォーミングを異なるRIS構成で一貫して上回り、(4\times4\) RIS構成で最大11.3\%のスループット向上を実現し、動的HAPSベースのSAGINのスペクトル効率を高めるための適応能力を検証した。

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