Detta dokument undersöker användningen av djup förstärkning lärande (DRL) i utformningen av en "universal" MAC-protokoll som kallas Deep-reforcement Inlärning Multiple Access (DLMA). Konstruktionsramen är delvis inspirerad av visionen av DARPA SC2, en treårig tävling där konkurrenterna ska komma med en ren design som "bästa dela spektrum med alla nätverk, i alla miljöer, utan förkunskaper, utnyttja maskininlärningsteknik". Även om omfattningen av DARPA SC2 är bred och innebär omdesign av PHY, MAC och Network lager, är detta papper fokus smalare och endast omfattar MAC design. I synnerhet anser vi att problemet med att dela ankomst- och avgångstider mellan flera tidssloterade nätverk som antar olika MAC-protokoll. Ett av MAC-protokollen är DLMA. De andra två är TDMA och ALOHA. DLMA:s DRL-agenter vet inte att de två andra MAC-protokollen är TDMA och ALOHA. Ändå, genom en rad observationer av miljön, sina egna åtgärder, och belöningarna - i enlighet med DRL algoritmic ram - en DRL agent kan lära sig den optimala MAC-strategin för harmonisk samexistens med TDMA och ALOHA noder. I synnerhet, användningen av neurala nätverk i DRL (i motsats till traditionell förstärkning lärande) möjliggör snabb konvergens till optimala lösningar och robusthet mot perturbation i hyper-parameter inställningar, två väsentliga egenskaper för praktisk spridning av DLMA i verkliga trådlösa nätverk.
I vårt tidigare arbete REF, utvecklade vi djup förstärkning lärande flera åtkomst (DLMA) protokoll för heterogena nätverk utan bäraranalys.
Deep-Reinforcement Learning Multiple Access for Heterogeneous Wireless Networks
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}