論文の概要: Learning to Focus: CSI-Free Hierarchical MARL for Reconfigurable Reflectors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05165v1
- Date: Mon, 06 Apr 2026 20:50:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.487119
- Title: Learning to Focus: CSI-Free Hierarchical MARL for Reconfigurable Reflectors
- Title（参考訳）: 集中学習:再構成可能なリフレクタのためのCSIフリー階層型MARL
- Authors: Hieu Le, Mostafa Ibrahim, Oguz Bedir, Jian Tao, Sabit Ekin,
- Abstract要約: Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS)は、次世代ミリ波(mmWave)ネットワークのためのスマート無線環境を設計する可能性がある。
機械的に再構成可能な表面を制御するために階層型マルチエージェント強化学習(HMARL)アーキテクチャを利用するCSIフリーのパラダイムを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.046649921554472
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS) has a potential to engineer smart radio environments for next-generation millimeter-wave (mmWave) networks. However, the prohibitive computational overhead of Channel State Information (CSI) estimation and the dimensionality explosion inherent in centralized optimization severely hinder practical large-scale deployments. To overcome these bottlenecks, we introduce a ``CSI-free" paradigm powered by a Hierarchical Multi-Agent Reinforcement Learning (HMARL) architecture to control mechanically reconfigurable reflective surfaces. By substituting pilot-based channel estimation with accessible user localization data, our framework leverages spatial intelligence for macro-scale wave propagation management. The control problem is decomposed into a two-tier neural architecture: a high-level controller executes temporally extended, discrete user-to-reflector allocations, while low-level controllers autonomously optimize continuous focal points utilizing Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO) under a Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE) scheme. Comprehensive deterministic ray-tracing evaluations demonstrate that this hierarchical framework achieves massive RSSI improvements of up to 7.79 dB over centralized baselines. Furthermore, the system exhibits robust multi-user scalability and maintains highly resilient beam-focusing performance under practical sub-meter localization tracking errors. By eliminating CSI overhead while maintaining high-fidelity signal redirection, this work establishes a scalable and cost-effective blueprint for intelligent wireless environments.
- Abstract（参考訳）: Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS)は、次世代ミリ波(mmWave)ネットワークのためのスマート無線環境を設計する可能性がある。
しかし、チャネル状態情報(CSI)推定の禁止的な計算オーバーヘッドと集中最適化に固有の次元的爆発は、実用的な大規模展開を著しく妨げている。
これらのボトルネックを克服するために、機械的に再構成可能な反射面を制御する階層型多エージェント強化学習(HMARL)アーキテクチャを用いた「CSIフリー」パラダイムを導入する。
パイロット・ベースのチャネル推定をアクセス可能なユーザ・ローカライゼーション・データに置き換えることで,我々のフレームワークはマクロ波動伝搬管理に空間知性を活用する。
制御問題は2階層のニューラルアーキテクチャに分解される: ハイレベルコントローラは、時間的に拡張され、個別のユーザ-レフレクタ割り当てを実行し、低レベルコントローラは、分散実行による集中トレーニング(CTDE)スキームの下で、MAPPO(Multi-Agent Proximal Policy Optimization)を利用して、自律的に連続焦点を最適化する。
包括的決定論的レイトレーシング評価は、この階層的なフレームワークが集中ベースラインよりも最大7.79dBのRSSI改善を実現していることを示している。
さらに,本システムはマルチユーザスケーラビリティを向上し,実用的なサブメーター位置追跡誤差下での高弾力性ビームフォーカス性能を維持している。
高忠実度信号リダイレクトを維持しながらCSIオーバーヘッドを排除し、インテリジェントな無線環境のためのスケーラブルで費用対効果の高い青写真を作成する。
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