电子与信息学报2024,Vol.46Issue(9) :3467-3473.DOI:10.11999/JEIT240086

基于深度强化学习的RIS辅助通感融合网络:挑战与机遇

DRL-based RIS-assisted ISAC Network:Challenges and Opportunities

陈真 杜晓宇 唐杰 WONG Kat-Kit
电子与信息学报2024,Vol.46Issue(9) :3467-3473.DOI:10.11999/JEIT240086

基于深度强化学习的RIS辅助通感融合网络:挑战与机遇

DRL-based RIS-assisted ISAC Network:Challenges and Opportunities

陈真 1杜晓宇 2唐杰 2WONG Kat-Kit3
扫码查看

作者信息

  • 1. 香港城市大学电子工程系 香港 999077
  • 2. 华南理工大学电子与信息学院 广州 510000
  • 3. 伦敦大学学院电子与电气工程系 伦敦(英国)W128LP
  • 折叠

摘要

随着深度强化学习(DRL)技术的广泛应用,基于DRL的可重构智能表面(RIS)辅助的通信感知一体化(ISAC)展现出巨大的潜力.然而,由于数据卸载和模型训练的高成本,基于现有ISAC框架实现网络智能仍面临着巨大的挑战.为了克服该问题,该文深入分析了DRL技术在ISAC领域的应用,探讨了RIS辅助的ISAC建模及其解决方案,该技术能够解决覆盖区域受限、算法复杂度高以及高频传输等问题.为了推动这些技术的实施,该文进一步讨论了RIS辅助ISAC网络中DRL技术的未来发展趋势,包括潜在的应用和需要解决的问题.

Abstract

The Deep Reinforcement Learning(DRL)has received widespread attention,which has potential in Reconfigurable Intelligent Surface(RIS)assisted Integrated Sensing And Communication(ISAC)network.However,due to the high cost of data offloading and model training,the existing RIS-assisted ISAC frameworks still face great challenges.To overcome this problem,the paper analyzes the main technology of DRL in the field of ISAC networks and its solution,which can solve the of high complexity,high-frequency transmission and limited coverage problems.To promote the implementation of these technologies,this paper further discusses the future development trends of DRL technologies in RIS-assisted ISAC networks,including potential applications and problems to be solved.

关键词

深度强化学习/可重构智能表面/通信感知一体化

Key words

Deep Reinforcement Learning(DRL)/Reconfigurable Intelligent Surface(RIS)/Integrated Sensing And Communication(ISAC)

引用本文复制引用

出版年

2024
电子与信息学报
中国科学院电子学研究所 国家自然科学基金委员会信息科学部

电子与信息学报

CSTPCD北大核心
影响因子:1.302
ISSN:1009-5896
段落导航相关论文