I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt som använder ett obemannade luftfartyg (UAV) med intelligent reflektor (IR) för att förbättra prestandan hos millimetervågsnät (mmW). I synnerhet används UAV-IR för att intelligent reflektera mmW-strålformande signaler från en basstation till en mobil utomhusanvändare, samtidigt som man skördar energi från mmW-signaler för att driva IR. För att upprätthålla en linje-av-sikt (LOS) kanal, en förstärkning lärande (RL) metod, baserat på Q-lärande och neurala nätverk, föreslås att modellera förökningsmiljön, så att platsen och reflektionskoefficienten för UAV-IR kan optimeras för att maximera nedlänk överföringskapaciteten. Simuleringsresultat visar en betydande fördel för att använda en UAV-IR över en statisk IR, i termer av den genomsnittliga datahastigheten och den uppnåeliga nedlänken LOS sannolikhet. Resultaten visar också att den RL-baserade utbyggnaden av UAV-IR ytterligare förbättrar nätverksprestandan i förhållande till ett system utan lärande.
I vårt tidigare arbete REF studerade vi införandet av en UAV-buren IR vars mål är att optimera nedlänken mmW överföring mot en mobil utomhusanvändare, med hjälp av ett djupt lärande.
Reflections in the Sky: Millimeter Wave Communication with UAV-Carried Intelligent Reflectors
{'venue': '2019 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'journal': '2019 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Engineering']}