MIMO可視光通信を用いた無人航空機の資源配分のためのメタ強化学習

本論文は、無人航空機（UAV）が発光ダイオード（LED）アレイを用いて光ダイオード（PD）装備のユーザーに対して同時に照明と通信を行う、複数入力複数出力（MIMO）可視光通信（VLC）システムを中心に展開されます。UAVのバッテリー制限とLEDアレイのかなりのエネルギー消費を考慮し、UAVでは眩しいLEDの数を効果的に制御するハイブリッド調光制御スキームが考案され、全体のエネルギー消費を緩和します。このシステムの性能を評価するために、チャネル状態情報（CSI）が部分的に利用可能であると仮定し、UAVでの動的軌道、送信ビーム形成、LED選択を共同最適化するための無線リソース配分問題が定式化されます。最適化問題をマルコフ決定過程（MDP）形式に再定式化することで、問題のダイナミクスを捕らえ、そのパラメータを最適化するソフトアクター-クリティック（SAC）メカニズムを提案します。さらに、UAVの頻繁な移動性とそれによるシステムの著しい再編成の観点から、システムの変動により適応できるように、メタ学習戦略を統合して訓練されたSACモデルを強化します。シミュレーションによると、10個のLEDのアレイによって単一LEDのUAVをアップグレードすることで、データレートとエネルギー効率がそれぞれ47%と34%改善される一方で、8%の追加電力消費が発生します。