論文の概要: Bayesian Nonparametric Reinforcement Learning in LTE and Wi-Fi
Coexistence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12249v1
- Date: Tue, 25 May 2021 22:40:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-27 13:15:05.466667
- Title: Bayesian Nonparametric Reinforcement Learning in LTE and Wi-Fi
Coexistence
- Title（参考訳）: LTEとWi-Fi共存におけるベイズ非パラメトリック強化学習
- Authors: Po-Kan Shih
- Abstract要約: 5GHz帯帯のWi-FiエージェントとLTE-LAAエージェントの共存に対処するための強化学習アルゴリズムを提案する。
報酬関数に公正度尺度を導入し、エージェント間の公平な共有を奨励した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With the formation of next generation wireless communication, a growing
number of new applications like internet of things, autonomous car, and drone
is crowding the unlicensed spectrum. Licensed network such as LTE also comes to
the unlicensed spectrum for better providing high-capacity contents with low
cost. However, LTE was not designed for sharing spectrum with others. A
cooperation center for these networks is costly because they possess
heterogeneous properties and everyone can enter and leave the spectrum
unrestrictedly, so the design will be challenging. Since it is infeasible to
incorporate potentially infinite scenarios with one unified design, an
alternative solution is to let each network learn its own coexistence policy.
Previous solutions only work on fixed scenarios. In this work a reinforcement
learning algorithm is presented to cope with the coexistence between Wi-Fi and
LTE-LAA agents in 5 GHz unlicensed spectrum. The coexistence problem was
modeled as a Dec-POMDP and Bayesian approach was adopted for policy learning
with nonparametric prior to accommodate the uncertainty of policy for different
agents. A fairness measure was introduced in the reward function to encourage
fair sharing between agents. The reinforcement learning was turned into an
optimization problem by transforming the value function as likelihood and
variational inference for posterior approximation. Simulation results
demonstrate that this algorithm can reach high value with compact policy
representations, and stay computationally efficient when applying to agent set.
- Abstract（参考訳）: 次世代のワイヤレス通信の形成に伴い、モノのインターネット、自動運転車、ドローンといった新しいアプリケーションが、無許可の帯域を混雑させている。
LTEのようなライセンス付きネットワークも、高容量のコンテンツを低コストで提供するために、未ライセンスの帯域で提供される。
しかし、LTEは他とスペクトルを共有するように設計されていない。
これらのネットワークのための協力センターは、不均一な特性を持ち、誰もが自由にスペクトルを入力・離脱できるため、設計は困難である。
一つの統一設計で無限のシナリオを組み込むことは不可能であるため、別の解決策は各ネットワークに自身の共存ポリシーを学習させることである。
以前のソリューションは固定シナリオでのみ動作する。
本研究では,Wi-Fi と LTE-LAA エージェントの5GHz 帯における共存に対処する強化学習アルゴリズムを提案する。
共存問題はDec-POMDPとしてモデル化され、異なるエージェントの政策の不確実性に対応するために、非パラメトリックの政策学習にベイズ的アプローチが採用された。
報酬関数に公正度尺度を導入し、エージェント間の公平な共有を奨励した。
後部近似の確率および変分推論として値関数を変換することにより,強化学習を最適化問題とした。
シミュレーションの結果、このアルゴリズムはコンパクトなポリシー表現で高い値に達し、エージェントセットに適用しても計算効率が保たれることが示された。
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