无人机搭载RIS辅助动态D2D通信的决策Transformer
原文标题：Decision Transformer for UAV-Mounted RIS-Assisted Dynamic D2D Communications
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论文研究带随机链路激活的无人机搭载可重构智能表面辅助设备到设备通信，建模无人机运动姿态、时变莱斯角与角度相关RIS反射。作者将无人机轨迹、姿态与RIS相位的联合优化建模为在移动性、能量与硬件约束下最大化平均和速率，并用深度强化学习与基于多场景专家轨迹训练的Decision Transformer求解。结果显示跨场景泛化良好，零样本迁移优于直接DRL迁移。
- 问题
- 无人机搭载RIS辅助D2D通信中，轨迹、姿态与RIS相位联合优化难。
- 方法
- 用Decision Transformer基于多场景专家轨迹训练，替代直接深度强化学习。
- 结果
- 零样本迁移优于直接DRL迁移，在线微调以更少交互达到有竞争力性能。
- 影响
- 为无人机通信系统提供跨场景泛化更强的决策方案，降低重训成本。
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