論文の概要: Cellular Network Capacity and Coverage Enhancement with MDT Data and
Deep Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10968v1
- Date: Tue, 22 Feb 2022 15:16:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-24 05:49:49.877651
- Title: Cellular Network Capacity and Coverage Enhancement with MDT Data and
Deep Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: MDTデータと深部強化学習によるセルラーネットワーク容量と被覆性向上
- Authors: Marco Skocaj, Lorenzo Mario Amorosa, Giorgio Ghinamo, Giuliano
Muratore, Davide Micheli, Flavio Zabini, Roberto Verdone
- Abstract要約: 本稿では,TIMのセルネットワークからセル群に傾斜したアンテナをチューニングすることにより,DRL(Deep Reinforcement Learning)アルゴリズムを用いて,範囲とキャパシティを最適化する。
我々は、MDTデータ、電磁シミュレーション、ネットワークキーパフォーマンスインジケータ(KPI)を併用して、Deep Q-Network(DQN)エージェントのトレーニングのためのシミュレーションネットワーク環境を定義する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2412873466757297
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recent years witnessed a remarkable increase in the availability of data and
computing resources in communication networks. This contributed to the rise of
data-driven over model-driven algorithms for network automation. This paper
investigates a Minimization of Drive Tests (MDT)-driven Deep Reinforcement
Learning (DRL) algorithm to optimize coverage and capacity by tuning antennas
tilts on a cluster of cells from TIM's cellular network. We jointly utilize MDT
data, electromagnetic simulations, and network Key Performance indicators
(KPIs) to define a simulated network environment for the training of a Deep
Q-Network (DQN) agent. Some tweaks have been introduced to the classical DQN
formulation to improve the agent's sample efficiency, stability, and
performance. In particular, a custom exploration policy is designed to
introduce soft constraints at training time. Results show that the proposed
algorithm outperforms baseline approaches like DQN and best-fist search in
terms of long-term reward and sample efficiency. Our results indicate that
MDT-driven approaches constitute a valuable tool for autonomous coverage and
capacity optimization of mobile radio networks.
- Abstract（参考訳）: 近年では、通信ネットワークにおけるデータおよびコンピューティングリソースの可用性が著しく向上している。
これにより、ネットワーク自動化のためのモデル駆動アルゴリズムよりもデータ駆動型のアルゴリズムが台頭した。
本稿では,timのセルネットワークのクラスタ上でアンテナの傾きを調整してカバレッジとキャパシティを最適化する,ドライブテスト(mdt)駆動型深層強化学習(drl)アルゴリズムの最小化について検討する。
我々は、MDTデータ、電磁シミュレーション、ネットワークキーパフォーマンスインジケータ(KPI)を併用して、Deep Q-Network(DQN)エージェントのトレーニングのためのシミュレーションネットワーク環境を定義する。
エージェントのサンプル効率、安定性、性能を改善するために、古典的なDQNの定式化が導入された。
特に、訓練時にソフト制約を導入するためにカスタムサーベイポリシーが設計されている。
その結果,提案アルゴリズムは,DQNやベストリスト検索などのベースライン手法よりも長期報酬やサンプル効率に優れていた。
以上の結果から,MTTによるアプローチは,移動無線ネットワークの自律的カバレッジとキャパシティ最適化に有用なツールであることが示唆された。
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