Djupa neurala nätverk har nyligen dykt upp som en störande teknik för att lösa NP-hårda trådlösa resursfördelningsproblem i realtid. De antagna neurala nätverksstrukturerna, t.ex. multi-lager perceptron (MLP) och konvolutionella neurala nätverk (CNN), ärvs från djupt lärande för bildbehandlingsuppgifter, och är därför inte skräddarsydda för problem i trådlösa nätverk. Framför allt försämras prestandan för dessa metoder dramatiskt när den trådlösa nätverksstorleken blir stor. I detta papper föreslår vi att använda graf neurala nätverk (GNN) för att utveckla skalbara metoder för att lösa problemet med maktstyrning i K-användare interferens kanaler. Specifikt är en K-användares interferenskanal först modellerad som en komplett graf, där den kvantitativa informationen om trådlösa kanaler ingår som funktioner i grafen. Vi föreslår sedan en interference graf convolutional neural network (IGCNet) för att lära sig den optimala effektstyrningen på ett oövervakat sätt. Det visas att en lager regeringskonferensenNet är en universell approximator till kontinuerliga set funktioner, som väl matchar permutation invariance egenskap av interferens kanaler och det är robust till ofullständig kanaltillstånd information (CSI). Omfattande simuleringar kommer att visa att den föreslagna regeringskonferensenNet överträffar befintliga metoder och uppnår betydande speedup över den klassiska algoritmen för effektstyrning, nämligen, WMMSE.
På samma sätt föreslås ett GNN-baserat tillvägagångssätt för att ta itu med problemet med trådlös kraftkontroll, där en GNN används för att fånga invariansen hos interferenskanaler.
A Graph Neural Network Approach for Scalable Wireless Power Control
{'venue': '2019 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps)', 'journal': '2019 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}