Abstract-Vi studerar problemet med autonom drift av enheten-till-enhet (D2D) par i ett heterogent cellulärt nätverk med flera basstationer (BS). Spektrumbanden för BS (som kan överlappa varandra) består av uppsättningar av ortogonala trådlösa kanaler. Vi betraktar följande spektrumanvändningsscenarier: 1) D2D-paren sänder över de särskilda frekvensbanden och 2) D2D-paren fungerar på de delade cellulära/D2D-kanalerna. Målet för varje enhet par är att gemensamt välja den trådlösa kanalen och effektnivån för att maximera sin belöning, definieras som skillnaden mellan den uppnådda genomströmningen och kostnaden för strömförbrukningen, begränsas av dess minsta tolerabla signal-till-interference-plus-brus-förhållande krav. Vi formulerar detta problem som ett stokastiskt icke-kooperativt spel med flera spelare (D2D par) där varje spelare blir en lärande agent vars uppgift är att lära sig sin bästa strategi (baserat på lokalt observerad information) och utveckla en helt autonom multi-agent Q-lärande algoritm konvergera till en blandad strategi Nash jämvikt. Den föreslagna inlärningsmetoden genomförs i ett långsiktigt utvecklingsavancerat nätverk och utvärderas via OPNET-baserade simuleringar. Algoritmen visar relativt snabb konvergens och nära optimal prestanda efter ett litet antal iterationer. Index Terms-Device-to-device kommunikation, heterogena nätverk, störningshantering, förstärkning lärande, resursfördelning.
Asheralieva och Miyanaga studerade det multiagentiska förstärkningslärandet med hjälp av belöningar för att maximera signal-till-interferenceplus-brus-förhållandet (SINR) och öka överföringskapaciteten i D2D-nätverk REF.
An Autonomous Learning-Based Algorithm for Joint Channel and Power Level Selection by D2D Pairs in Heterogeneous Cellular Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}