Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cross-layer Band Selection and Routing Design for Diverse Band-aware DSA Networks

論文の概要: Cross-layer Band Selection and Routing Design for Diverse Band-aware DSA Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.03821v1
Date: Tue, 8 Sep 2020 15:33:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-20 20:54:24.770633
Title: Cross-layer Band Selection and Routing Design for Diverse Band-aware DSA Networks
Title（参考訳）: 広帯域DSAネットワークにおけるクロス層帯域選択とルーティング設計
Authors: Pratheek S. Upadhyaya, Vijay K. Shah, and Jeffrey H. Reed
Abstract要約: 本稿では,動的スペクトラムアクセスネットワークのための階層間BAnd選択とルーティング設計に基づく分散型オンラインマルチエージェント強化学習を提案する。実験の結果,BARD はメッセージ配信率の基準として dDSAaR アルゴリズムよりも高い性能を示したが,ネットワーク遅延が比較的高く,プライマリユーザやセカンダリユーザの数も多様であった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.96978761618435
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As several new spectrum bands are opening up for shared use, a new paradigm of \textit{Diverse Band-aware Dynamic Spectrum Access} (d-DSA) has emerged. d-DSA equips a secondary device with software defined radios (SDRs) and utilize whitespaces (or idle channels) in \textit{multiple bands}, including but not limited to TV, LTE, Citizen Broadband Radio Service (CBRS), unlicensed ISM. In this paper, we propose a decentralized, online multi-agent reinforcement learning based cross-layer BAnd selection and Routing Design (BARD) for such d-DSA networks. BARD not only harnesses whitespaces in multiple spectrum bands, but also accounts for unique electro-magnetic characteristics of those bands to maximize the desired quality of service (QoS) requirements of heterogeneous message packets; while also ensuring no harmful interference to the primary users in the utilized band. Our extensive experiments demonstrate that BARD outperforms the baseline dDSAaR algorithm in terms of message delivery ratio, however, at a relatively higher network latency, for varying number of primary and secondary users. Furthermore, BARD greatly outperforms its single-band DSA variants in terms of both the metrics in all considered scenarios.
Abstract（参考訳）: いくつかの新しいスペクトルバンドが共有利用のために開放されるにつれて、 \textit{diverse band-aware dynamic spectrum access} (d-dsa) の新しいパラダイムが出現した。 d-DSAは、ソフトウェア定義ラジオ(SDR)を備えたセカンダリデバイスを装備し、テレビ、LTE、市民ブロードバンドラジオサービス(CBRS)など、無許可のISMを含む \textit{multiple bands} のホワイトスペース(またはアイドルチャネル)を使用する。本稿では、D-DSAネットワークのための階層間BAnd選択とルーティング設計(BARD)に基づく分散型オンラインマルチエージェント強化学習を提案する。 BARDはホワイトスペースを複数のスペクトル帯域で利用するだけでなく、これらの帯域の独特な電磁特性も考慮し、不均一なメッセージパケットのサービス品質(QoS)要件を最大化している。広範にわたる実験により,BARD はメッセージ配信率の基準として dDSAaR アルゴリズムよりも高い性能を示したが,ネットワーク遅延が比較的高く,プライマリユーザやセカンダリユーザの数も多様であった。さらに、BARDは、すべての考慮されたシナリオにおける両方のメトリクスの観点から、シングルバンドDSAのバリエーションを大幅に上回っている。

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