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English(EN) DRL-AdaPart: DRL-Driven Adaptive STAR-RIS Partitioning for Fair and Efficient Resource Utilization

DRL-AdaPart 优化 STAR-RIS 资源分配，实现公平高效的数据速率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 DRL-AdaPart，一种利用深度强化学习优化同时传输和反射智能表面 (STAR-RIS) 资源分配的新方法。该方法旨在通过智能分配 STAR-RIS 元素和优化相位偏移来确保用户公平高效的数据速率。DRL 算法可以停用未使用的 STAR-RIS 元素，从而在不影响性能的情况下实现显著的节能，模拟显示在静态场景下可停用高达 27% 的元素。 AI

影响 这项研究通过优化 STAR-RIS 环境中的资源分配，有望实现更高效的无线通信系统。

排序理由 该条目是一篇提交到 arXiv 的研究论文，详细介绍了一种新的 STAR-RIS 资源利用方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Ashok S. Kumar, Nancy Nayak, Sheetal Kalyani, Himal A. Suraweera, Lajos Hanzo ·

    DRL-AdaPart：DRL驱动的自适应STAR-RIS分区，实现公平高效的资源利用

    arXiv:2407.06868v3 Announce Type: replace-cross Abstract: In this work, we propose a method for efficient resource utilization of simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surface (STAR-RIS) elements to ensure fair and high data rates. We introduce a s…

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