ABSTRACT Multi-tier heterogena nätverk (HetNets) och enhet-till-enhet (D2D) kommunikation är mycket beaktas i 5G-nätverk. Den störningsbegränsande och resursallokering i D2D-aktiverade HetNets är en besvärlig och utmanande uppgift som inte kan lösas genom de konventionella centraliserade resursallokeringsmetoder som föreslås i litteraturen. I detta dokument föreslår vi ett distribuerat fleragentbaserat system för spektrumtilldelning där D2D-användare lär sig den trådlösa miljön och väljer spektrumresurser autonomt för att maximera sin genomströmning och spektral effektivitet (SE) samtidigt som de orsakar minimal störning för de cellulära användarna. Vi har använt det distribuerade lärandet i ett stokastiskt geometribaserat realistiskt heterogent nätverk på flera nivåer för att validera vårt systems prestanda. Det föreslagna systemet gör det möjligt för D2D-användare att uppnå högre genomströmning och SE, högre signal-till-interferenceplus-brusförhållande och lågt avbrott förhållande för cellulära användare, och bättre beräkningstid effektivitet och fungerar bra i de täta multi-tier HetNets utan att påverka nättäckning jämfört med avståndsbaserade resurskriteriet och gemensam resursfördelning och länkanpassningssystem. INDEX TERMS D2D kommunikation, multi-agent förstärkning lärande, autonom spektrum tilldelning, distribuerad förstärkning lärande, heterogena nätverk, störningsbegränsning i D2D aktiverade HetNets.
Ett distribuerat Q-learning-baserat spektrumallokeringssystem har föreslagits i REF, där D2D-användare lär sig den trådlösa miljön och väljer spektrumresurser autonomt för att maximera sitt genomflöde samtidigt som de orsakar minimal störning för de cellulära användarna.
A Distributed Multi-Agent RL-Based Autonomous Spectrum Allocation Scheme in D2D Enabled Multi-Tier HetNets
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}