論文の概要: Scalable Power Control/Beamforming in Heterogeneous Wireless Networks
with Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05463v1
- Date: Mon, 12 Apr 2021 13:36:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-13 13:48:19.574382
- Title: Scalable Power Control/Beamforming in Heterogeneous Wireless Networks
with Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた異種無線ネットワークにおけるスケーラブル電力制御/ビームフォーミング
- Authors: Xiaochen Zhang, Haitao Zhao, Jun Xiong, Li Zhou, Jibo Wei
- Abstract要約: そこで本研究では,HIGNN(heterogeneous Interference Graphural Network)という,教師なし学習に基づく新しいフレームワークを提案する。
HIGNNは、小型ネットワークで訓練された後、堅牢なパフォーマンスで拡大するサイズのワイヤレスネットワークにスケーラブルです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.631773993784724
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning (ML) has been widely used for efficient resource allocation
(RA) in wireless networks. Although superb performance is achieved on small and
simple networks, most existing ML-based approaches are confronted with
difficulties when heterogeneity occurs and network size expands. In this paper,
specifically focusing on power control/beamforming (PC/BF) in heterogeneous
device-to-device (D2D) networks, we propose a novel unsupervised learning-based
framework named heterogeneous interference graph neural network (HIGNN) to
handle these challenges. First, we characterize diversified link features and
interference relations with heterogeneous graphs. Then, HIGNN is proposed to
empower each link to obtain its individual transmission scheme after limited
information exchange with neighboring links. It is noteworthy that HIGNN is
scalable to wireless networks of growing sizes with robust performance after
trained on small-sized networks. Numerical results show that compared with
state-of-the-art benchmarks, HIGNN achieves much higher execution efficiency
while providing strong performance.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)は無線ネットワークにおける効率的なリソース割り当て(ra)に広く使われている。
しかし、既存のMLベースのアプローチのほとんどは、異種性が発生し、ネットワークサイズが大きくなると困難に直面している。
本稿では,ヘテロジニアス・デバイス間(d2d)ネットワークにおける電力制御/ビーム形成(pc/bf)に着目し,これらの課題に対処するために,教師なし学習ベースのフレームワークであるヘテロジニアス干渉グラフニューラルネットワーク(hignn)を提案する。
まず,多様化したリンク特徴と異種グラフとの干渉関係を特徴付ける。
次に、隣接リンクとの限られた情報交換の後、各リンクに個々の送信方式を付与するhignnを提案する。
注目に値するのは、HIGNNは、小型ネットワークで訓練した後、堅牢な性能で成長する無線ネットワークに対してスケーラブルであることだ。
HIGNNは、最先端のベンチマークと比較すると、高い性能を提供しながら、より高い実行効率を実現する。
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