Rate splitting for interference channels with deep reinforcement learning
Derin öğrenme ile girişim kanalları için hız bölümü
- Tez No: 849146
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞE MELDA YÜKSEL TURGUT, DR. ELİF TUĞÇE CERAN ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
İletişim sistemlerindeki son gelişmeler ile, hız bölmeli çoklu erişim tekniği (RSMA) tekniği, çağdaş iletişim sistemlerindeki süregelen bir sorun olan girişimi ele almak için önemli bir strateji olarak ortaya çıkmıştır. Bu çalışma, RSMA içinde ön kodlama yöntemlerinin detaylı bir şekilde uygulanmasını inceleyerek, özellikle çok antenli girişim kanallarının karmaşık alanına odaklanarak, derin pekiştirmeli öğrenmenin yeteneklerinden yararlanmayı amaçlamaktadır. Temel amaç, ortak ve özel olarak adlandırılan her iki tür veri akışı için ön kodlayıcıları ve iletim gücünü optimize etmektir ve bu da sürekli bir eylem alanında çoklu karar vericiyi içeren detaylı bir yaklaşım gerektirir. Bu zorluğu ele almak için çalışma, çoklu ajan derin belirli politika gradyanı (MA-DDPG) çerçevesinin kullanılmasını önermektedir. Bu çerçeve içinde, dağıtılmış ajanlar kısmi gözlem yeteneğiyle çalışır ancak merkezi bir eleştirmenden birlikte öğrenir, çok boyutlu bir sürekli politika alanında gezinerek eylemleri optimize eder. Simülasyon sonuçları, önerilen hız-bölme yönteminin etkinliğini vurgular ve tek anten senaryosunda toplam hız için bilgi teorik üst sınırına ulaştığını gösterir. Çoklu antenli ortamlarda bile performansı bu teorik üst sınır ile yakındır ve ayrıca rate-splitting kullanmadan MA-DDPG, maksimum oranlı iletim, sıfıra zorlama ve sızıntı tabanlı ön kodlama gibi diğer tekniklerin belirlediği referansları aşar. Bu sonuçlar, bu derin öğrenme destekli RSMA yaklaşımının, girişimi önemli ölçüde azaltarak iletişim sistemlerinde iletim hızlarını ve genel sistem performansını iyileştirme potansiyelini vurgular.
Özet (Çeviri)
In recent advancements within communication systems, the rate-splitting multiple access (RSMA) technique has emerged as a crucial strategy to address interference, a persistent challenge in modern communication systems. This study examines the detailed application of precoding methodologies within RSMA, focusing on the complex environment of multiple-antenna interference channels and leveraging the capabilities of deep reinforcement learning. The primary objective is to optimize precoders and allocate transmit power for both common and private data streams, requiring a nuanced approach involving multiple decision-makers within a continuous action space. To address this challenge, the study proposes the utilization of a multi-agent deep deterministic policy gradient (MA-DDPG) framework. Within this framework, decentralized agents operate with partial observability but collectively learn from a centralized critic, navigating a multi-dimensional continuous policy space to optimize actions. Simulation outcomes highlight the effectiveness of the proposed rate-splitting method, achieving the information-theoretical upper bound for the sum rate in the single-antenna scenario. Even in multiple-antenna settings, its performance closely approaches this theoretical limit, outperforming benchmarks set by other techniques such as MA-DDPG without rate-splitting, maximal ratio transmission, zero-forcing, and leakage-based precoding methods. These compelling results emphasize the promising potential of this deep reinforcement learning-driven RSMA approach in communication systems by substantially mitigating interference and optimizing transmission rates and overall system performance.
Benzer Tezler
- Çok kullanıcılı çok antenli aşağı gönderim sistemleri
Downlink multi-user mimo systems
ÇINAR YALÇINDURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE MELDA YÜKSEL TURGUT
- Sum-rate optimal resource allocation for single carrier frequency division multiple access systems
Tek taşıyıcılı frekans bölmeli çoklu erişim sistemleri için toplam veri hızını enbüyükleyen özkaynak tahsisi
TEOMAN MERT
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- HDTV işaretlerinin uydu üzerinden iletiminde özel problemler
Special problems in transmitting the HDTV signals by satellite
RAMAZAN BAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. BİNGÜL YAZGAN
- Otomatik yineleme istemeli işbirlikli iletimde enerji hasatlama
Energy harvesting in arq-based cooperative communication
EMİRHAN ÖZGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ÜMİT AYGÖLÜ
- New combined non-orthogonal multiple access techniques for wireless networks
Telsiz iletişim ağları için yeni birleşik dik olmayan çoklu erişim teknikleri
SEDA ÜSTÜNBAŞ GAVAS
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ÜMİT AYGÖLÜ