Vi anser att ett Fog Radio Access Network (F-RAN) med en basbandsenhet (BBU) i molnet och flera cacheaktiverade förbättrade fjärrradiohuvuden (eRRH). Systemet syftar till att leverera innehåll på begäran med minimal genomsnittlig latens från ett tidssorterande bibliotek med populärt innehåll. Ofångade begärda filer kan överföras från molnet till eRRHs genom att följa antingen backhaul eller fronthaul lägen. Backhaul-läget överför delar av de begärda filerna, medan fronthaul-läget överför kvantiserade basbandsprover som i Cloud-RAN (C-RAN). Backhaul-läget gör det möjligt att uppdatera eRRH:s cacheminnen, vilket kan minska framtida leveranslatenser. Däremot möjliggör fronthaul-läget gemensamma C-RAN-överföringar som kan minska den nuvarande leveranslatensen. Med hänsyn till avvägningen mellan nuvarande och framtida leveransresultat föreslår denna skrivelse en adaptiv urvalsmetod mellan de två leveranssätten för att minimera den långsiktiga leveranslatensen. Om man antar en okänd och tidsvarierande popularitetsmodell, baseras metoden på modellfri förstärkningsinlärning (RL). Numeriska resultat bekräftar effektiviteten hos den föreslagna RL.
I REF antogs en modellfri RL-modell för att lösa det adaptiva urvalsproblemet mellan backhaul- och fronthaulöverföringslägen, som syftade till att minimera den långsiktiga leveranslatensen i dimradionätet (F-RAN).
Online Reinforcement Learning of X-Haul Content Delivery Mode in Fog Radio Access Networks
{'venue': 'IEEE Signal Processing Letters', 'journal': 'IEEE Signal Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics']}