I detta dokument undersöks problemet med gemensam cachelagring och resursfördelning för ett nätverk av cacheaktiverade obemannade luftfartyg (UAV) som betjänar trådlösa markanvändare över de LTE-licensierade och olicensierade banden. Den aktuella modellen fokuserar på användare som kan komma åt både licensierade och olicensierade band samtidigt ta emot innehåll från antingen cacheenheter vid UAVs direkt eller via innehållsserver-UAV-användarlänkar. Detta problem är formulerat som ett optimeringsproblem, som tillsammans omfattar användarassociering, spektrumallokering och innehållscachelagring. För att lösa detta problem, en distribuerad algoritm baserad på maskininlärning ramen för flytande tillstånd maskin (LSM) föreslås. Med hjälp av den föreslagna LSM-algoritmen kan molnet förutsäga användarnas innehållsförfrågans distribution samtidigt som det endast har begränsad information om nätverkets och användarnas tillstånd. Den föreslagna algoritmen gör det också möjligt för UAV:erna att självständigt välja optimala resursfördelningsstrategier som maximerar antalet användare med stabila köer beroende på nätverkstillstånd. Baserat på användarnas association och innehåll begär distributioner, det optimala innehållet som behöver cachas på UAVs och den optimala resurstilldelningen härleds. Simuleringsresultat med hjälp av verkliga dataset visar att den föreslagna metoden ger upp till 17,8 % respektive 57,1 % vinster när det gäller antalet användare som har stabila köer jämfört med två basalgoritmer: Q-learning med cache och Q-learning utan cache. Resultaten visar också att LSM avsevärt förbättrar konvergenstiden på upp till 20 % jämfört med konventionella inlärningsalgoritmer som Q-learning.
I REF föreslås en distribuerad algoritm baserad på maskininlärning ramar för flytande tillstånd maskin (LSM).
Liquid State Machine Learning for Resource and Cache Management in LTE-U Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}