論文の概要: Deep Echo State Q-Network (DEQN) and Its Application in Dynamic Spectrum
Sharing for 5G and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05449v1
- Date: Mon, 12 Oct 2020 04:44:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-08 07:35:34.221010
- Title: Deep Echo State Q-Network (DEQN) and Its Application in Dynamic Spectrum
Sharing for 5G and Beyond
- Title（参考訳）: ディープエコー状態Q-ネットワーク(DEQN)と5G以上の動的スペクトル共有への応用
- Authors: Hao-Hsuan Chang, Lingjia Liu, and Yang Yi
- Abstract要約: 限られたトレーニングデータで短時間で高ダイナミックな環境に適応できるディープエコー状態Q-network(DEQN)を導入する。
我々の研究は、限られたトレーニングデータを持つ高ダイナミック環境における効率的なDRLフレームワークの適用に光を当てています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.629099713064893
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep reinforcement learning (DRL) has been shown to be successful in many
application domains. Combining recurrent neural networks (RNNs) and DRL further
enables DRL to be applicable in non-Markovian environments by capturing
temporal information. However, training of both DRL and RNNs is known to be
challenging requiring a large amount of training data to achieve convergence.
In many targeted applications, such as those used in the fifth generation (5G)
cellular communication, the environment is highly dynamic while the available
training data is very limited. Therefore, it is extremely important to develop
DRL strategies that are capable of capturing the temporal correlation of the
dynamic environment requiring limited training overhead. In this paper, we
introduce the deep echo state Q-network (DEQN) that can adapt to the highly
dynamic environment in a short period of time with limited training data. We
evaluate the performance of the introduced DEQN method under the dynamic
spectrum sharing (DSS) scenario, which is a promising technology in 5G and
future 6G networks to increase the spectrum utilization. Compared to
conventional spectrum management policy that grants a fixed spectrum band to a
single system for exclusive access, DSS allows the secondary system to share
the spectrum with the primary system. Our work sheds light on the application
of an efficient DRL framework in highly dynamic environments with limited
available training data.
- Abstract（参考訳）: 深部強化学習(DRL)は多くのアプリケーション領域で成功している。
リカレントニューラルネットワーク(RNN)とDRLを組み合わせることで、時間的情報をキャプチャすることでDRLを非マルコフ環境に適用することができる。
しかし、DRLとRNNの双方のトレーニングは、収束を達成するために大量のトレーニングデータを必要とすることが知られている。
第5世代(5g)のセルラー通信で使用されるような多くのターゲットアプリケーションでは、利用可能なトレーニングデータが非常に制限されている一方で、環境は非常に動的である。
したがって、限られたトレーニングオーバーヘッドを必要とする動的環境の時間的相関を捉えることができるdrl戦略を開発することは極めて重要である。
本稿では,限られたトレーニングデータを用いて短時間で高ダイナミックな環境に適応できるディープエコー状態q-network(deqn)を提案する。
本稿では,5gネットワークと将来の6gネットワークで有望な技術であるdynamic spectrum sharing (dss) シナリオで導入したdeqn法の性能評価を行い,スペクトル利用率の向上を図る。
排他的アクセスのために単一系に固定スペクトル帯域を付与する従来のスペクトル管理ポリシーと比較して、DSSは二次系を一次系と共有することを可能にする。
我々の研究は、限られたトレーニングデータを持つ高ダイナミック環境における効率的なDRLフレームワークの適用に光を当てています。
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