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 QRMP-DQN Empowered Task Offloading and Resource Allocation for the STAR-RIS Assisted MEC Systems |
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摘要： 本文提出了一种新颖的同时传输和反射可重构智能表面（STAR-RIS）辅助移动边缘计算（MEC）系统。我们采用半免资助（SGF）非正交多址（NOMA）以提升系统的频谱和能效，并采用STAR-RIS增强移动用户到基站（BS）的上行通信。研究了STAR-RIS辅助的SGF-NOMA通道状态信息不完全的联合任务卸载与资源分配（JTORA），以最小化平均能耗。考虑用户移动性和动态到达任务，提出了一个由强化学习和凸优化模块组成的JTORA框架，以解决这一优化问题。具体来说，提出了一种新型分位数回归多通道深度Q网络（QRMP-DQN）算法，用于处理多单元和STAR-RIS的离散-连续混合作用结构。此外，凸优化模块采用Karush-Kuhn Tucker条件，推导最优计算资源分配方案。模拟结果表明：1）所提出框架能够有效解决动态优化问题，并超越传统DQN算法;2）STAR-RIS相比基准案例，显著提升SGF-NOMA MEC系统的性能。 |
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(2025-6-4)
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