Användningen av strålformning och effektstyrning, kombinerat eller separat, har fördelar och nackdelar, beroende på applikationen. Den kombinerade användningen av strålformning och effektstyrning har visat sig vara mycket effektiv i tillämpningar som omfattar undertryckande av interferenssignaler från olika källor. Det är dock nödvändigt att fastställa effektiva metoder för den kombinerade driften av dessa två tekniker. Den lämpligaste tekniken kan erhållas med hjälp av en intelligent agent som kan göra det bästa urvalet mellan strålformning och effektstyrning. I detta dokument föreslås en algoritm med hjälp av förstärkningsinlärning (RL) för att bestämma den optimala kombinationen av strålformning och effektstyrning i sensormatriser. Den RL algoritm som användes var Q-learning, använder en ε-grå policy, och utbildning utfördes med hjälp av offline-metoden. Simuleringarna visade att RL var effektivt för att genomföra en bytespolicy som omfattade de olika teknikerna och att dra nytta av de positiva egenskaperna hos varje teknik när det gäller signalmottagning.
För att bestämma den optimala kombinationen av strålformning och effektstyrning i sensormatriser, RL algoritm föreslås REF.
Beamforming and Power Control in Sensor Arrays Using Reinforcement Learning
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}