文献

J-GLOBAL ID：202002233354266539   整理番号：20A1100249

MISO通信システムのための深部強化学習に基づく知的反射表面最適化【JST・京大機械翻訳】

Deep Reinforcement Learning Based Intelligent Reflecting Surface Optimization for MISO Communication Systems

著者 (4件)： Feng Keming (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University, Nanjing, China) ,  Wang Qisheng (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University, Nanjing, China) ,  Li Xiao (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University, Nanjing, China) ,  Wen Chao-Kai (Institute of Communications Engineering, National Sun Yat-sen University, Kaohsiung, Taiwan)
資料名： IEEE Wireless Communications Letters  (IEEE Wireless Communications Letters)
巻： 9  号： 5  ページ： 745-749  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2307A  ISSN： 2162-2337  CODEN： IWCLAF  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,知的反射面(IRS)支援多入力単一出力無線伝送システムを研究した。特に,IRSにおける各要素の受動位相シフトの最適化により,信号対雑音比を最大化した。複雑な制御問題を解決するための深い強化学習(DRL)の巨大な成功に触発されて,著者らはこの非凸最適化問題を解決するためにDRLベースのフレームワークを開発した。数値結果は,提案したDRLベースのフレームワークが,比較的低い時間消費で受信SNRの上限をほぼ達成できることを明らかにした。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  位相シフト ,  *最適化 ,  受信 ,  *通信方式 ,  反射面 ,  *強化学習
準シソーラス用語： *MISO ,  無線システム ,  非凸最適化問題 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： MISO ,  通信システム ,  深部 ,  強化学習 ,  最適化