可调制光学IRS辅助无蜂窝VLC网络的接入资源管理算法

来源：电子与信息学报杂志2025年第2期北京时间：

作者：贾林琼, 冯事成, 乐淑娟, 施唯, 束锋

单位：1.南京理工大学电子工程与光电技术学院 南京 2100942.海南大学信息与通信工程学院术学院 海口 570228

摘要：该文研究了一种基于新型光学可调制智能超表面(IRS)辅助的无蜂窝可见光通信(VLC)网络接入方案，其中IRS可以为收发端提供额外的反射信道，也可以利用反射系数可调制的特性，直接为网络用户提供无线接入。该文建立了可调制IRS辅助的无蜂窝VLC接入网络的系统模型，推导了网络吞吐量与发光二极管(LED)照明通信设备的工作模式、IRS的工作模式和用户接入关联之间的关系，并提出以最大化网络吞吐量为目标的接入优化问题。该优化问题分两步求解：(1) 当调制模式的LED数和调制模式的IRS数给定时，基于深度确定性策略梯度(DDPG)的深度强化学习(DRL)算法可以得到最优的接入点工作模式和用户接入关联策略；(2) 遍历可能的调制LED数和调制IRS元件数即可得到优化问题的解。仿真结果表明，联合优化接入点的工作模式和用户接入关联矩阵可以提高IRS辅助无蜂窝VLC网络的吞吐量。

关键词：可见光通信, 光学智能反射面, 接入资源管理, 最大化吞吐量, DDPG算法

基金资助：国家自然科学基金(62301257)，江苏省基础研究计划(自然科学基金)(BK20200488)