Länk schemaläggning i enhets-till-enhet (D2D) nätverk är vanligtvis formulerad som en icke-konvex combinatorial problem, som i allmänhet NP-hård och svårt att få den optimala lösningen. Traditionella metoder för att lösa detta problem är främst baserade på matematiska optimeringstekniker, där exakt kanaltillståndsinformation (CSI), vanligtvis erhållits genom kanaluppskattning och återkoppling, behövs. För att övervinna de traditionella metodernas höga beräknings komplexitet och eliminera det kostsamma estimeringsstadiet för kanalen har maskinlutning (ML) nyligen införts för att ta itu med problemen med trådlös länkplanering. I detta dokument föreslår vi en ny graf som inbäddar en metod för länkschemaläggning i D2D-nätverk. Vi bygger först en helt ansluten riktad graf för D2D-nätverket, där varje D2D-par är en nod medan interferenslänkar mellan D2D-par är kanterna. Sedan beräknar vi en lågdimensionell vektor för varje nod i grafen. Grafen inbäddningsprocessen är baserad på avstånden för både kommunikation och interferens länkar, därför utan att kräva den exakta CSI. Genom att använda en flerskiktsklassificering, kan en schemaläggningsstrategi läras på ett övervakat sätt baserat på grafen inbäddande resultat för varje nod. Vi föreslår också ett oövervakat sätt att träna grafen inbäddning baserad metod för att ytterligare förstärka skalbarheten och generalizability och utveckla en K-nearest granne graf representation metod för att minska den beräknings komplexitet. Omfattande simulering visar att den föreslagna metoden är nästan optimal jämfört med de befintliga toppmoderna metoderna men är med bara hundratals träningsprover. Den är också konkurrenskraftig när det gäller skalbarhet och allmängiltighet för mer komplicerade scenarier.
För att ytterligare förbättra prestandan tillämpar arbetet REF den nya grafen neurala nätverket (GNN) för att beräkna en lågdimensionell funktion för varje nod i D2D-nätverket.
Graph Embedding based Wireless Link Scheduling with Few Training Samples
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}