論文の概要: Deep Reinforcement Learning with Spatio-temporal Traffic Forecasting for Data-Driven Base Station Sleep Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08391v1
• Date: Thu, 21 Jan 2021 01:39:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-21 07:49:21.267874
• Title: Deep Reinforcement Learning with Spatio-temporal Traffic Forecasting for Data-Driven Base Station Sleep Control
• Title（参考訳）: データ駆動ベースステーション睡眠制御のための時空間トラヒック予測を用いた深層強化学習
• Authors: Qiong Wu and Xu Chen and Zhi Zhou and Liang Chen and Junshan Zhang
• Abstract要約: 5G時代のモバイル交通需要の増加に対応するため、基地局(BS)は無線アクセスネットワーク(RAN)に密に展開され、ネットワークカバレッジと容量が向上しています。 BSの高密度はピークトラフィックに対応するために設計されているため、オフピーク時にBSがオンになっている場合、不必要に大量のエネルギーを消費します。 セルラーネットワークのエネルギー消費を抑えるために、交通需要に応えないアイドルベースステーションを非活性化する方法が効果的である。 本論文では,DeepBSC と呼ばれるトラフィック認識型動的 BS 睡眠制御フレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.31623488192675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To meet the ever increasing mobile traffic demand in 5G era, base stations (BSs) have been densely deployed in radio access networks (RANs) to increase the network coverage and capacity. However, as the high density of BSs is designed to accommodate peak traffic, it would consume an unnecessarily large amount of energy if BSs are on during off-peak time. To save the energy consumption of cellular networks, an effective way is to deactivate some idle base stations that do not serve any traffic demand. In this paper, we develop a traffic-aware dynamic BS sleep control framework, named DeepBSC, which presents a novel data-driven learning approach to determine the BS active/sleep modes while meeting lower energy consumption and satisfactory Quality of Service (QoS) requirements. Specifically, the traffic demands are predicted by the proposed GS-STN model, which leverages the geographical and semantic spatial-temporal correlations of mobile traffic. With accurate mobile traffic forecasting, the BS sleep control problem is cast as a Markov Decision Process that is solved by Actor-Critic reinforcement learning methods. To reduce the variance of cost estimation in the dynamic environment, we propose a benchmark transformation method that provides robust performance indicator for policy update. To expedite the training process, we adopt a Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) approach, together with an explorer network, which can strengthen the exploration further. Extensive experiments with a real-world dataset corroborate that our proposed framework significantly outperforms the existing methods.
• Abstract（参考訳）: 5g時代のモバイルトラフィックの増加に対応するため、基地局(bss)は無線アクセスネットワーク(ran)に密に配置され、ネットワークのカバレッジとキャパシティが向上している。 しかし、高密度のBSsはピークトラフィックに対応するように設計されているため、オフピーク時にBSsがオンになっている場合、不要に大量のエネルギーを消費する。 セルラーネットワークのエネルギー消費を抑えるために、交通需要に応えないアイドルベースステーションを非活性化する方法が効果的である。 本稿では,より少ないエネルギー消費とQoS(Quality of Service)要件を満たしつつ,BSのアクティブ/スリープモードを決定するための新しいデータ駆動学習手法であるDeepBSCという,トラフィックを考慮した動的BS睡眠制御フレームワークを開発する。 具体的には,移動トラフィックの地理的および意味的空間的相関を利用したGS-STNモデルにより交通需要を予測する。 正確な移動トラヒック予測では、bs睡眠制御問題をマルコフ決定プロセスとしてキャストし、アクタ-クリティック強化学習法によって解決する。 動的環境におけるコスト推定のばらつきを低減すべく,ポリシー更新にロバストなパフォーマンス指標を提供するベンチマーク変換手法を提案する。 トレーニングプロセスを迅速化するために,我々は,探索をさらに強化するエクスプローラネットワークとともに,ddpg(deep deterministic policy gradient)アプローチを採用する。 実世界のデータセットを用いた広範囲な実験は、提案フレームワークが既存のメソッドを大幅に上回っていることを裏付ける。

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