基于RSMA的超越对角线RIS辅助非地面网络的总速率最大化

《IEEE Access》：Sum Rate Maximization for Beyond Diagonal-RIS-Aided Non-Terrestrial Networks Using RSMA

　　

摘要：

非地面网络有望彻底改变全球高速互联方式，为各类应用提供低延迟通信保障。尽管具有诸多优势，这类网络仍面临功耗高、 onboard处理资源有限以及频谱资源严重拥堵等挑战。为解决这些问题，近期有研究提出了诸如超越对角线可重构智能表面和速率分割多址接入之类的节能型、高效利用频谱的技术，这些技术在提升整体网络性能方面展现出巨大潜力。本文研究了结合了速率分割多址接入的、由超越对角线可重构智能表面辅助的非地面网络中的总速率最大化问题，重点关注多个设计变量的联合优化。具体而言，目标是同时设计波束成形向量、调整速率分割多址接入的传输速率，并配置超越对角线可重构智能表面的相移矩阵。为了描述这种相互关联的设计问题，我们构建了一个非凸优化模型，由于其高维度和非线性特征，该问题的求解难度很大。为有效应对这一复杂性，我们提出了一种基于学习的解决方案，即采用元孪生延迟深度确定性策略梯度算法。这一先进的强化学习框架能够在不同的信道条件下实现自适应且动态的优化。数值模拟结果证明了所提方法的有效性，表明在可实现的总速率方面，采用超越对角线可重构智能表面辅助的方案明显优于不使用该技术的传统系统。