Abstract-Heterogenous Network (HetNet), där små basstationer (SBS) är tätt utplacerade för att avlasta trafiken från makrobasstationer (BS), identifieras som en nyckellösning för att möta den aldrig tidigare skådade efterfrågan på mobil trafik. Den höga densiteten hos SBS är utformad för högtrafiktimmar och förbrukar en onödigt stor mängd energi under lågtrafiktid. I detta dokument föreslår vi en strategi för aktivering av SBS-systemet som bygger på djup förstärkning och som aktiverar den optimala undergruppen av SBS för att avsevärt minska energiförbrukningen utan att äventyra tjänsternas kvalitet. I synnerhet formulerar vi SBS on/off-problemet till en Markovbeslutsprocess som kan lösas med hjälp av Actor Critic (AC) förstärka inlärningsmetoder. För att undvika oöverkomligt höga beräknings- och lagringskostnader för konventionella tabularbaserade metoder, föreslår vi att använda djupa neurala nätverk för att approximera policy och värdefunktioner i AC-metoden. Dessutom, för att påskynda utbildningsprocessen, antar vi en Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) strategi tillsammans med en ny åtgärd förfining system. Genom omfattande numeriska simuleringar visar vi att det föreslagna systemet i hög grad överträffar de befintliga metoderna både när det gäller energieffektivitet och beräkningseffektivitet. Vi visar också att det föreslagna systemet kan skalas till stora system med polynomkomplexitet i både lagring och beräkning.
Arbetet i REF föreslog en djupt förstärkande inlärningsbaserad BS aktiveringsalgoritm för att erhålla små celler aktiveringsbeslut där små celler driftläge formuleras som en Markov beslutsprocess som fungerar i stor skala och använder statistik snarare än användaraktivitet information.
DRAG: Deep Reinforcement Learning Based Base Station Activation in Heterogeneous Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}