論文の概要: Fast and computationally efficient generative adversarial network algorithm for unmanned aerial vehicle-based network coverage optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13607v1
• Date: Fri, 25 Mar 2022 12:13:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-28 18:16:24.704066
• Title: Fast and computationally efficient generative adversarial network algorithm for unmanned aerial vehicle-based network coverage optimization
• Title（参考訳）: 無人航空機によるネットワークカバレッジ最適化のための高速かつ効率的な生成逆ネットワークアルゴリズム
• Authors: Marek Ru\v{z}i\v{c}ka, Marcel Volo\v{s}in, Juraj Gazda, Taras Maksymyuk, Longzhe Han, Mischa Dohler
• Abstract要約: 移動ネットワークにおける動的な交通需要の課題は、無人航空機をベースとした移動セルに対処されている。 将来,無人航空機の膨大な可能性を考えると,カバー範囲最適化のための新しいアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,一意の多層和プーリング損失関数を持つ条件付き生成逆ニューラルネットワークに基づいて実装された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2853186701496802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The challenge of dynamic traffic demand in mobile networks is tackled by moving cells based on unmanned aerial vehicles. Considering the tremendous potential of unmanned aerial vehicles in the future, we propose a new heuristic algorithm for coverage optimization. The proposed algorithm is implemented based on a conditional generative adversarial neural network, with a unique multilayer sum-pooling loss function. To assess the performance of the proposed approach, we compare it with the optimal core-set algorithm and quasi-optimal spiral algorithm. Simulation results show that the proposed approach converges to the quasi-optimal solution with a negligible difference from the global optimum while maintaining a quadratic complexity regardless of the number of users.
• Abstract（参考訳）: モバイルネットワークにおける動的な交通需要の課題は、無人航空機に基づく移動セルによって解決される。 今後,無人航空機の膨大な可能性を考慮し,カバレッジ最適化のための新しいヒューリスティックアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,一意の多層和プーリング損失関数を持つ条件付き生成逆ニューラルネットワークに基づいて実装された。 提案手法の性能を評価するために,最適コアセットアルゴリズムと準最適スパイラルアルゴリズムとの比較を行った。 シミュレーションの結果,提案手法はユーザ数によらず二次複雑性を維持しつつ,大域的最適値と不可分な差を持つ準最適解に収束することがわかった。

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