Abstract-I typiska trådlösa cellulära system, innebär överlämnande mekanismen att omfördela en pågående session som hanteras av en cell till en annan. För att stödja ett ökat kapacitetskrav och möjliggöra nyare användningsfall kommer nästa generations trådlösa system att ha en mycket tät utbyggnad med avancerad strålformningskapacitet. I sådana system krävs en förbättrad överlämningsstrategi för att ge bättre rörlighet och bättre genomströmningsprestanda. I detta dokument kommer vi att specificera en ny metod för överlämningsoptimering i ett 5G cellulärt nätverk med hjälp av förstärkningsinlärning (RL). I motsats till den konventionella metoden föreslår vi att man kontrollerar överlämnandet mellan basstationer (BS) med hjälp av ett centraliserat RL-medel. Denna agent hanterar radiomätningsrapporter från UEs och väljer lämpliga överlämningsåtgärder i enlighet med RL-ramverket för att maximera ett långsiktigt verktyg. Vi visar också att överlämningsmekanismen kan ses som ett kontextuellt multibeväpnat banditproblem. Vi analyserar metodernas prestanda med hjälp av olika spridningsmiljöer och jämför resultaten med de traditionella algoritmerna. Resultaten visar att en vinst på cirka 0,3 till 0,7 dB för få praktiska spridningsmiljöer.
I REF föreslogs ett system för överlämningsoptimering för markbaserade UE i ett 5G cellulärt nätverk med hjälp av förstärkningsinlärning (RL).
5G Handover using Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}