Как ИИ-управляемые RIS на высотных платформах повышают энергоэффективность IoT

В удаленных сельских районах и зонах стихийных бедствий устройства Интернета вещей часто сталкиваются с проблемой слабой связи или ее полного отсутствия из-за помех наземным базовым станциям. Этот разрыв в подключении создает серьезные препятствия для таких важных задач, как мониторинг окружающей среды и координация действий при чрезвычайных ситуациях. Ученые разработали новую архитектуру, использующую высотные платформы со стелсами перестраиваемых интеллектуальных поверхностей (RIS). Это решение создает виртуальную линию прямой видимости между наземными устройствами IoT и удаленными базовыми станциями, что повышает надежность связи в ранее слабо охваченных регионах.

Главная задача заключается в оптимизации энергоэффективности. Традиционные методы настройки фазовых сдвигов RIS требуют больших вычислительных ресурсов и сложны в реализации, что затрудняет быструю адаптацию к изменяющимся условиям радиоканала в реальном времени. Предложенное решение рассматривает выбор фазового сдвига RIS как одношаговый процесс принятия решений Маркова, смоделированный как контекстуальная задача многоarmed bandit. Используя оценщик значений действий на базе глубокой Q-сети (DQN), система может напрямую предсказывать почти оптимальные кодовые слова фазового сдвига на основе наблюдений за состоянием канала. Такой подход избавляет от необходимости проводить полные переборы в онлайн-режиме, обеспечивая быстрые решения при фиксированных вычислительных затратах.

Результаты моделирования подтверждают эффективность этого подхода на основе искусственного интеллекта. Модель DQN сходится всего за несколько тысяч обучающих эпизодов, достигая уровня энергоэффективности, не уступающего оптимальному решению методом полного перебора более чем на 10%. Что еще важнее, она превосходит базовые решения с фиксированным фазовым сдвигом RIS по энергоэффективности более чем на 150%. В отличие от традиционных методов, где затраты на поиск зависят от размера кодовой книги, вывод нейронной сети обеспечивает стабильную производительность независимо от сложности задачи. Это достижение не только продлевает срок службы батарей устройств IoT, но и гарантирует надежную связь в регионах, которые ранее считались зонами покрытия стандартной телекоммуникационной инфраструктуры. По мере усиления глобальных усилий по преодолению цифрового неравенства технологии вроде HAPS-assisted RIS предлагают масштабируемый и энергоэффективный путь к всеобщему охвату IoT.