論文の概要: Multi-Agent Reinforcement Learning for Channel Assignment and Power Allocation in Platoon-Based C-V2X Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04555v2
• Date: Sun, 19 Jun 2022 22:26:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 02:21:19.886392
• Title: Multi-Agent Reinforcement Learning for Channel Assignment and Power Allocation in Platoon-Based C-V2X Systems
• Title（参考訳）: 小隊c-v2xシステムにおけるチャネル割り当てと電力割当のためのマルチエージェント強化学習
• Authors: Hung V. Vu, Mohammad Farzanullah, Zheyu Liu, Duy H. N. Nguyen, Robert Morawski and Tho Le-Ngoc
• Abstract要約: 我々は,C-V2Xシステムにおける結合チャネル割り当てと電力配分の問題点を考察する。 提案する分散リソース割当アルゴリズムは,よく知られた網羅的探索アルゴリズムと比較して,近い性能を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.511438222357489
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of joint channel assignment and power allocation in underlaid cellular vehicular-to-everything (C-V2X) systems where multiple vehicle-to-network (V2N) uplinks share the time-frequency resources with multiple vehicle-to-vehicle (V2V) platoons that enable groups of connected and autonomous vehicles to travel closely together. Due to the nature of high user mobility in vehicular environment, traditional centralized optimization approach relying on global channel information might not be viable in C-V2X systems with large number of users. Utilizing a multi-agent reinforcement learning (RL) approach, we propose a distributed resource allocation (RA) algorithm to overcome this challenge. Specifically, we model the RA problem as a multi-agent system. Based solely on the local channel information, each platoon leader, acting as an agent, collectively interacts with each other and accordingly selects the optimal combination of sub-band and power level to transmit its signals. Toward this end, we utilize the double deep Q-learning algorithm to jointly train the agents under the objectives of simultaneously maximizing the sum-rate of V2N links and satisfying the packet delivery probability of each V2V link in a desired latency limitation. Simulation results show that our proposed RL-based algorithm provides a close performance compared to that of the well-known exhaustive search algorithm.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、複数の車両間ネットワーク(V2N)アップリンクが複数の車両間ネットワーク(V2V)プラトン(V2V)と時間的リソースを共有し、接続された車両群と自律車両群が緊密に協調して移動できるようにする。 車両環境における高いユーザ移動性の性質から,グローバルチャネル情報に依存する従来の集中型最適化アプローチは,多数のユーザを持つC-V2Xシステムでは実現できない可能性がある。 マルチエージェント強化学習(RL)手法を用いて,この課題を克服するための分散リソース割り当て(RA)アルゴリズムを提案する。 具体的には,ra問題をマルチエージェントシステムとしてモデル化する。 ローカルチャネル情報のみに基づいて、エージェントとして振る舞う各小隊リーダーが集団で相互作用し、サブバンドと電力レベルの最適な組み合わせを選択して信号を送信する。 この目的に向けて、両深度Q-ラーニングアルゴリズムを用いて、V2Nリンクの総和レートを最大化し、所望のレイテンシ制限で各V2Vリンクのパケット配信確率を満たすことを目的としてエージェントを協調訓練する。 シミュレーションの結果,提案したRLに基づくアルゴリズムは,よく知られた網羅的探索アルゴリズムと比較して高い性能を示した。

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