論文の概要: Medium Access Control protocol for Collaborative Spectrum Learning in
Wireless Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12581v2
- Date: Tue, 6 Feb 2024 21:53:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-08 21:12:28.861308
- Title: Medium Access Control protocol for Collaborative Spectrum Learning in
Wireless Networks
- Title(参考訳): 無線ネットワークにおける協調スペクトル学習のための媒体アクセス制御プロトコル
- Authors: Tomer Boyarski, Wenbo Wang, Amir Leshem
- Abstract要約: 本稿では,アドホックネットワークにおけるスペクトル協調のための完全分散アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムに基づいて,アドホックネットワークにおけるアルゴリズムの分散実装を可能にするメディアアクセス制御プロトコルを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.527404283712835
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years there is a growing effort to provide learning algorithms for
spectrum collaboration. In this paper we present a medium access control
protocol which allows spectrum collaboration with minimal regret and high
spectral efficiency in highly loaded networks. We present a fully-distributed
algorithm for spectrum collaboration in congested ad-hoc networks. The
algorithm jointly solves both the channel allocation and access scheduling
problems. We prove that the algorithm has an optimal logarithmic regret. Based
on the algorithm we provide a medium access control protocol which allows
distributed implementation of the algorithm in ad-hoc networks. The protocol
utilizes single-channel opportunistic carrier sensing to carry out a
low-complexity distributed auction in time and frequency. We also discuss
practical implementation issues such as bounded frame size and speed of
convergence. Computer simulations comparing the algorithm to state-of-the-art
distributed medium access control protocols show the significant advantage of
the proposed scheme.
- Abstract(参考訳): 近年,スペクトル協調のための学習アルゴリズムの提供に力を入れている。
本稿では,高負荷ネットワークにおいて,最小限の後悔と高いスペクトル効率でスペクトル協調を実現するメディアアクセス制御プロトコルを提案する。
アドホックネットワークにおけるスペクトル協調のための完全分散アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、チャネル割り当てとアクセススケジューリングの問題を共同で解決する。
アルゴリズムが最適対数的後悔を持つことを証明する。
このアルゴリズムに基づき、アドホックネットワークにおけるアルゴリズムの分散実装を可能にする媒体アクセス制御プロトコルを提供する。
このプロトコルは、単一チャネルオポチュニストキャリアセンシングを使用して、時間と周波数の低複雑さ分散オークションを実行する。
また,有界フレームサイズや収束速度などの実践的実装問題についても論じる。
アルゴリズムと最先端の分散媒体アクセス制御プロトコルを比較したコンピュータシミュレーションは,提案手法の大きな利点を示している。
関連論文リスト
- Performance-Aware Self-Configurable Multi-Agent Networks: A Distributed Submodular Approach for Simultaneous Coordination and Network Design [3.5527561584422465]
本稿では、AlterNAting Coordination and Network-Design Algorithm(Anaconda)を紹介する。
Anacondaはスケーラブルなアルゴリズムで、ほぼ最適性を保証する。
地域モニタリングのシミュレーションシナリオを実演し,それを最先端のアルゴリズムと比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-02T18:11:33Z) - Machine learning-based decentralized TDMA for VLC IoT networks [0.9208007322096532]
提案アルゴリズムは強化学習アルゴリズムであるQ-learningに基づいている。
提案アルゴリズムは高速に収束し,ネットワークに対して無衝突分散TDMAを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-23T16:12:00Z) - MARLIN: Soft Actor-Critic based Reinforcement Learning for Congestion
Control in Real Networks [63.24965775030673]
そこで本研究では,汎用的な渋滞制御(CC)アルゴリズムを設計するための新しい強化学習(RL)手法を提案する。
我々の解であるMARLINは、Soft Actor-Criticアルゴリズムを用いてエントロピーとリターンの両方を最大化する。
我々は,MARLINを実ネットワーク上で訓練し,実ミスマッチを克服した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-02T18:27:20Z) - IoV Scenario: Implementation of a Bandwidth Aware Algorithm in Wireless
Network Communication Mode [49.734868032441625]
本稿では,マルチドメイン仮想ネットワーク埋め込みアルゴリズム(BA-VNE)を提案する。
このアルゴリズムは主に、ユーザが無線通信モードで多くの帯域幅を必要とする問題を対象としている。
本アルゴリズムの性能向上のために,粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-03T03:34:06Z) - Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning Based Distributed Dynamic
Spectrum Access in Cognitive Radio Networks [46.723006378363785]
ダイナミックスペクトルアクセス(DSA)は、非効率的なスペクトル利用の問題を改善するための、有望なパラダイムである。
本稿では,一般的な認知無線ネットワークにおけるマルチユーザに対する分散DSA問題について検討する。
我々は、各認知ユーザに対する状態の部分的観測可能性に対処するために、DRQN(Deep Recurrent Q-network)を用いている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-17T06:52:21Z) - Over-the-Air Decentralized Federated Learning [28.593149477080605]
本稿では,無線ネットワーク上での分散化フェデレーション学習(FL)について考察する。そこでは,デバイス間通信(D2D)におけるローカルモデルコンセンサスを促進するために,オーバー・ザ・エア計算(AirComp)が採用されている。
本稿では,D2D通信における事前符号化と復号化の両手法を組み込んだ,勾配追従型DSGD(DSGT-VR)アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは線形に収束し, チャネルのフェージングとノイズを考慮した, 強い凸関数と滑らかな損失関数の最適性ギャップを確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-15T09:42:33Z) - Lower Bounds and Optimal Algorithms for Smooth and Strongly Convex
Decentralized Optimization Over Time-Varying Networks [79.16773494166644]
通信ネットワークのノード間を分散的に保存するスムーズで強い凸関数の和を最小化するタスクについて検討する。
我々は、これらの下位境界を達成するための2つの最適アルゴリズムを設計する。
我々は,既存の最先端手法と実験的な比較を行うことにより,これらのアルゴリズムの理論的効率を裏付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-08T15:54:44Z) - Fast Convergence Algorithm for Analog Federated Learning [30.399830943617772]
無線チャネル上での効率的なアナログフェデレーション学習のためのAirCompベースのFedSplitアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは, 目的関数が強く凸かつ滑らかであるという仮定の下で, 最適解に線形収束することを示す。
我々のアルゴリズムは、他のベンチマークFLアルゴリズムと比較して、より高速な収束を伴う不条件問題に対して、より堅牢であることが理論的および実験的に検証されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T10:59:49Z) - Multi-Agent Reinforcement Learning in NOMA-aided UAV Networks for
Cellular Offloading [59.32570888309133]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-18T20:22:05Z) - Decentralized Learning for Channel Allocation in IoT Networks over
Unlicensed Bandwidth as a Contextual Multi-player Multi-armed Bandit Game [134.88020946767404]
本稿では,プライマリセルネットワークにライセンスされたスペクトルに基づいて,アドホックなモノのインターネットネットワークにおける分散チャネル割り当て問題について検討する。
本研究では,この問題をコンテキスト型マルチプレイヤー・マルチアームバンディットゲームにマッピングし,試行錯誤による純粋に分散化された3段階ポリシー学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T10:05:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。