論文の概要: A Graph Attention Learning Approach to Antenna Tilt Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14843v1
• Date: Mon, 27 Dec 2021 15:20:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-09 12:42:50.705552
• Title: A Graph Attention Learning Approach to Antenna Tilt Optimization
• Title（参考訳）: アンテナ傾き最適化のためのグラフ注意学習手法
• Authors: Yifei Jin, Filippo Vannella, Maxime Bouton, Jaeseong Jeong and Ezeddin Al Hakim
• Abstract要約: 6Gはモバイルネットワークを複雑さのレベルに引き上げる。 この複雑さに対処するため、ネットワークパラメータの最適化は、動的ネットワーク環境に対する高い性能とタイムリーな適応性を保証する鍵となる。 傾き最適化のためのグラフ注意Q-ラーニング(GAQ)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8024332526232831
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 6G will move mobile networks towards increasing levels of complexity. To deal with this complexity, optimization of network parameters is key to ensure high performance and timely adaptivity to dynamic network environments. The optimization of the antenna tilt provides a practical and cost-efficient method to improve coverage and capacity in the network. Previous methods based on Reinforcement Learning (RL) have shown great promise for tilt optimization by learning adaptive policies outperforming traditional tilt optimization methods. However, most existing RL methods are based on single-cell features representation, which fails to fully characterize the agent state, resulting in suboptimal performance. Also, most of such methods lack scalability, due to state-action explosion, and generalization ability. In this paper, we propose a Graph Attention Q-learning (GAQ) algorithm for tilt optimization. GAQ relies on a graph attention mechanism to select relevant neighbors information, improve the agent state representation, and update the tilt control policy based on a history of observations using a Deep Q-Network (DQN). We show that GAQ efficiently captures important network information and outperforms standard DQN with local information by a large margin. In addition, we demonstrate its ability to generalize to network deployments of different sizes and densities.
• Abstract（参考訳）: 6Gはモバイルネットワークを複雑さのレベルに引き上げる。 この複雑さに対処するため、ネットワークパラメータの最適化は、動的ネットワーク環境に対する高い性能とタイムリーな適応性を保証する鍵となる。 アンテナ傾きの最適化は、ネットワークのカバレッジと容量を改善するための実用的でコスト効率のよい方法を提供する。 強化学習(rl)に基づく従来の手法は,従来の傾き最適化法よりも適応ポリシーを学習することにより,傾き最適化に大きな期待を寄せている。 しかし、既存のRLメソッドの多くはシングルセルの特徴表現に基づいており、エージェントの状態を完全に特徴付けることができず、結果としてサブ最適性能が得られる。 また、このような手法の多くは、状態-作用の爆発と一般化能力によりスケーラビリティに欠ける。 本稿では,傾き最適化のためのグラフ注意q-learning(gaq)アルゴリズムを提案する。 GAQはグラフ注意機構を利用して、関連する隣人情報を選択し、エージェントの状態表現を改善し、Deep Q-Network (DQN) を用いた観測履歴に基づいて傾き制御ポリシーを更新する。 GAQは,重要なネットワーク情報を効率よく取得し,ローカル情報による標準DQNよりも高い性能を示す。 さらに,サイズや密度の異なるネットワーク展開に一般化できることを実証する。

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