Sammanfattning av denna webbsida: Kommunikation mellan enheter (D2D) är en viktig funktion för framtida cellulära nätverk eftersom det ökar spektrumeffektiviteten genom att återanvända resurser mellan cellulära och D2D-användare. Det övergripande systemets prestanda kan dock försämras om det inte finns någon ordentlig kontroll över störningar som produceras av D2D-användarna. Effektiv resursfördelning mellan D2D-användarutrustning (UE) i ett mobilt nätverk är önskvärt eftersom det bidrar till att tillhandahålla ett lämpligt interferenshanteringssystem. I detta dokument föreslår vi en kooperativ förstärkning av inlärningsalgoritm för adaptiv resursallokering, vilket bidrar till att förbättra systemgenomströmningen. För att undvika själviska anordningar, som försöker öka genomströmningen självständigt, anser vi att samarbete mellan apparater är lovande för att avsevärt förbättra det övergripande systemets genomströmning. Vi kräver samarbete genom att dela värdefunktionen/lärda policyer mellan enheter och införliva en närliggande faktor. Vi införlivar uppsättningen av tillstånd med lämpligt antal systemdefinierade variabler, vilket ökar observationsutrymmet och därmed förbättrar noggrannheten i inlärningsalgoritmen. Slutligen jämför vi vårt arbete med befintligt distribuerat förstärkande lärande och slumpmässig resursfördelning. Simuleringsresultat visar att den föreslagna resursfördelningsalgoritmen överträffar både befintliga metoder och samtidigt varierar antalet D2D-användare och överföringskraft i form av övergripande systemgenomströmning, samt D2D-genomströmning genom korrekt resursblock (RB)-effektnivå i kombination med rättvisa mått och förbättra kvaliteten på tjänsten (QoS) genom effektiv kontroll av störningsnivån.
Författarna i Ref föreslog en resursfördelningsstrategi med hjälp av samarbete för att stärka lärandet.
Throughput-Aware Cooperative Reinforcement Learning for Adaptive Resource Allocation in Device-to-Device Communication
{'venue': 'Future Internet', 'journal': 'Future Internet', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}