論文の概要: NOMA in UAV-aided cellular offloading: A machine learning approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14776v1
- Date: Sun, 18 Oct 2020 17:38:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 04:42:56.645467
- Title: NOMA in UAV-aided cellular offloading: A machine learning approach
- Title（参考訳）: UAV支援細胞オフロードにおけるNOMA--機械学習アプローチ
- Authors: Ruikang Zhong, Xiao Liu, Yuanwei Liu and Yue Chen
- Abstract要約: 複数の無人航空機(UAV)によるセルローディングのための新しい枠組みの提案
非直交多重アクセス(NOMA)技術は、無線ネットワークのスペクトル効率をさらに向上するために、各UAVに採用されている。
相互深いQ-network (MDQN) アルゴリズムは,UAVの最適3次元軌道と電力配分を共同で決定するために提案される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.32570888309133
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A novel framework is proposed for cellular offloading with the aid of
multiple unmanned aerial vehicles (UAVs), while non-orthogonal multiple access
(NOMA) technique is employed at each UAV to further improve the spectrum
efficiency of the wireless network. The optimization problem of joint
three-dimensional (3D) trajectory design and power allocation is formulated for
maximizing the throughput. In an effort to solve this pertinent dynamic
problem, a K-means based clustering algorithm is first adopted for periodically
partitioning users. Afterward, a mutual deep Q-network (MDQN) algorithm is
proposed to jointly determine the optimal 3D trajectory and power allocation of
UAVs. In contrast to the conventional deep Q-network (DQN) algorithm, the MDQN
algorithm enables the experience of multi-agent to be input into a shared
neural network to shorten the training time with the assistance of state
abstraction. Numerical results demonstrate that: 1) the proposed MDQN algorithm
has a faster convergence rate than the conventional DQN algorithm in the
multi-agent case; 2) The achievable sum rate of the NOMA enhanced UAV network
is $23\%$ superior to the case of orthogonal multiple access (OMA); 3) By
designing the optimal 3D trajectory of UAVs with the aid of the MDON algorithm,
the sum rate of the network enjoys ${142\%}$ and ${56\%}$ gains than that of
invoking the circular trajectory and the 2D trajectory, respectively.
- Abstract（参考訳）: 複数の無人航空機(UAV)によるセルローディングのための新しい枠組みが提案され、無線ネットワークのスペクトル効率をさらに向上するために、各UAVに非直交多重アクセス(NOMA)技術が用いられている。
スループットを最大化するための3次元3次元軌道設計と電力配分の最適化問題を定式化する。
この関連する動的問題を解決するために、K平均クラスタリングアルゴリズムが最初に採用され、定期的にユーザを分割する。
その後、UAVの最適3次元軌道と電力配分を共同で決定するために、相互深度Q-network(MDQN)アルゴリズムを提案する。
従来のディープQネットワーク(DQN)アルゴリズムとは対照的に、MDQNアルゴリズムは、マルチエージェントの経験を共有ニューラルネットワークに入力し、状態抽象化の助けを借りてトレーニング時間を短縮することを可能にする。
数値的な結果は、
1)提案したMDQNアルゴリズムは,マルチエージェントの場合の従来のDQNアルゴリズムよりも高速な収束率を有する。
2) NOMA 拡張 UAV ネットワークの達成可能な総和率は直交多重アクセス (OMA) よりも23 %$ 高い。
3) MDONアルゴリズムを用いてUAVの最適3次元軌道を設計することにより, ネットワークの総和率は, 円軌道と2次元軌道をそれぞれ呼び出す場合よりも$142\%, ${56\%}$ゲインを享受する。
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