Abstract-Vi tar itu med problemet med opportunistiska multianvändare schemaläggning i downlink-nätverk med Markov-modellerade avbrottskanaler. Vi anser att det scenario där schemaläggaren inte har full kunskap om kanaltillståndsinformationen, utan i stället uppskattar kanaltillståndsinformationen genom att utnyttja det minne som finns i Markov-kanalerna tillsammans med ARQ-baserad feedback från de schemalagda användarna. Opportunistisk schemaläggning optimeras i två steg: (1) Kanaluppskattning och hastighet anpassning för att maximera den förväntade omedelbar hastighet för den schemalagda användaren; (2) Användaren schemaläggning, baserat på den optimerade omedelbar hastighet, för att maximera den totala långsiktiga summa-genomströmningen av nedlänken. Schemaläggningsproblemet är en delvis observerbar Markov beslutsprocess med den klassiska "exploitation vs prospektering" kompromiss som är svårt att kvantifiera. Vi studerar därför problemet inom ramen för Restless Multi-armad Bandit Processes (RMBP) och utför en Whittle indexability analys. Whittles indexerbarhet är traditionellt känd för att vara svår att fastställa och den indexpolicy som baseras på Whittles indexerbarhet är känd för att ha optimala egenskaper i olika miljöer. Vi visar att problemet med nedlänkplanering under ofullständig kanalstatsinformation är Whittle indexerbar och härleda Whittles indexpolicy i sluten form. Genom omfattande numeriska experiment visar vi att indexpolicyn har nästan optimala resultat. Vårt arbete visar att under ofullständig kanalstatsinformation kan utnyttjandet av kanalminnet för opportunistisk schemaläggning resultera i betydande resultatvinster och att nästan alla dessa vinster kan realiseras med hjälp av en indexpolitik som är lätt att genomföra.
Det gemensamma schemaläggnings- och undersökningsproblemet omvandlas till multibeväpnat banditproblem i REF.
Exploiting channel memory for joint estimation and scheduling in downlink networks
{'venue': '2011 Proceedings IEEE INFOCOM', 'journal': '2011 Proceedings IEEE INFOCOM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}