Fugu-MT 論文翻訳(概要): Joint User Pairing and Association for Multicell NOMA: A Pointer Network-based Approach

論文の概要: Joint User Pairing and Association for Multicell NOMA: A Pointer Network-based Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07395v1
Date: Wed, 15 Apr 2020 23:42:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-13 03:21:25.178077
Title: Joint User Pairing and Association for Multicell NOMA: A Pointer Network-based Approach
Title（参考訳）: マルチセルNOMAのユーザペアリングとアソシエーション:ポインタネットワークによるアプローチ
Authors: Manyou Ma and Vincent W.S. Wong
Abstract要約: ユーザ機器(UE)を複数の基地局を備えたマルチセルネットワークに配置するシナリオを考察する。我々は、ポインタネットワーク(PtrNet)と呼ばれる新しいディープラーニングアーキテクチャを用いて、統合ユーザペアリングとアソシエーション問題を最適化問題として定式化する。提案手法は,アグリゲーションデータ率の観点から,ほぼ最適性能を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.501227501613204
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we investigate the joint user pairing and association problem for multicell non-orthogonal multiple access (NOMA) systems. We consider a scenario where the user equipments (UEs) are located in a multicell network equipped with multiple base stations. Each base station has multiple orthogonal physical resource blocks (PRBs). Each PRB can be allocated to a pair of UEs using NOMA. Each UE has the additional freedom to be served by any one of the base stations, which further increases the complexity of the joint user pairing and association algorithm design. Leveraging the recent success on using machine learning to solve numerical optimization problems, we formulate the joint user pairing and association problem as a combinatorial optimization problem. The solution is found using an emerging deep learning architecture called Pointer Network (PtrNet), which has a lower computational complexity compared to solutions based on iterative algorithms and has been proven to achieve near-optimal performance. The training phase of the PtrNet is based on deep reinforcement learning (DRL), and does not require the use of the optimal solution of the formulated problem as training labels. Simulation results show that the proposed joint user pairing and association scheme achieves near-optimal performance in terms of the aggregate data rate, and outperforms the random user pairing and association heuristic by up to 30%.
Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチセル非直交多重アクセス(NOMA)システムにおけるユーザペアリングとアソシエーションの問題について検討する。ユーザ機器(UE)を複数の基地局を備えたマルチセルネットワークに配置するシナリオを考察する。各基地局は複数の直交物理資源ブロック(PRB)を有する。各 PRB は NOMA を用いて一対の UE に割り当てることができる。各UEは、基地局のいずれかが提供できる追加の自由を有しており、共同ユーザペアリングとアソシエーションアルゴリズムの設計の複雑さをさらに高めている。数値最適化問題を解くために機械学習を用いた最近の成功を活かし、組合せ最適化問題としてユーザペアリングとアソシエーション問題を定式化した。このソリューションはPointer Network(PtrNet)と呼ばれる新しいディープラーニングアーキテクチャを使っており、これは反復アルゴリズムに基づくソリューションに比べて計算の複雑さが低く、ほぼ最適性能を実現することが証明されている。 PtrNetのトレーニングフェーズは、深層強化学習(DRL)に基づいており、定式化問題の最適解をトレーニングラベルとして使用する必要はない。シミュレーションの結果,提案手法は,集計データ率の観点からほぼ最適性能を達成し,ランダムなユーザペアリングとアソシエイトヒューリスティックを最大30%向上させることがわかった。

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