Det finns en ökad användning av mindre celler eller femtoceller för att förbättra prestanda och täckning av nästa generations heterogena trådlösa nätverk (HetNets). Men den störning som orsakas av femtoceller till angränsande celler är en begränsande prestandafaktor i täta HetNets. Denna störning hanteras via distribuerade resursfördelningsmetoder. I takt med att nätets täthet ökar ökar också komplexiteten i sådana resursfördelningsmetoder. Ändå kräver oplanerad utbyggnad av femtoceller en anpassningsbar och självorganiserande algoritm för att göra HetNets livskraftig. Därför föreslår vi att man använder en maskininlärningsmetod baserad på Q-learning för att lösa problemet med resurstilldelning i sådana komplexa nätverk. Genom att definiera varje basstation som en agent, ett mobilt nätverk modelleras som ett multi-agent nätverk. Därefter kan samarbete inom Q-learning användas som en effektiv metod för att förvalta resurserna i ett nätverk med flera aktörer. I det föreslagna tillvägagångssättet behandlas dessutom tjänsternas kvalitet (QoS) för varje användare och rättvisa i nätet. Jämfört med tidigare arbete kan det föreslagna tillvägagångssättet medföra mer än en fyrfaldig ökning av antalet femtoceller som får stöd, samtidigt som man använder sig av samverkande Q-learning för att minska resurstilldelningen.
Med tanke på tjänsternas kvalitet och användarnas rättvisa föreslår författarna i REF en samarbetsmekanism för maktfördelning baserad på Q-learning i HetNets.
A Machine Learning Approach for Power Allocation in HetNets Considering QoS
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}