論文の概要: 5G Routing Interfered Environment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14790v1
- Date: Mon, 28 Mar 2022 14:25:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-29 22:46:34.398074
- Title: 5G Routing Interfered Environment
- Title（参考訳）: 5Gルーティング干渉環境
- Authors: Barak Gahtan
- Abstract要約: 本稿では,5Gルーティング干渉環境(5GRIE)として知られるピソンベースの環境の構築について論じる。
この環境は、定式化された干渉モデルを用いて、パケットをソースと宛先ペアでルーティングするための異なるアルゴリズムを実行することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 5G is the next-generation cellular network technology, with the goal of
meeting the critical demand for bandwidth required to accommodate a high
density of users. It employs flexible architectures to accommodate the high
density \cite{7390965}. 5G is enabled by mmWave communication, which operates
at frequencies ranging from 30 to 300 GHz. This paper discusses the creation of
a python-based environment known as the 5G Routing Interfered Environment
(5GRIE). The environment can run different algorithms to route packets with
source and destination pairs using a formulated interference model. Deep
Reinforcement Learning algorithms that use Stable-Baselines 3
\cite{Raffin_Stable_Baselines3_2020}, as well as heuristic-based algorithms
like random or greedy, can be run on it. Profitable is an algorithm that is
provided.
- Abstract（参考訳）: 5gは次世代のセルラーネットワーク技術であり、高密度ユーザに対応するために必要となる帯域幅のクリティカルな要求を満たすことを目標としている。
高密度の \cite{7390965} に対応するために柔軟なアーキテクチャを採用している。
5Gは、30GHzから300GHzの周波数で動作するmmWave通信によって実現されている。
本稿では,5Gルーティング干渉環境(5GRIE)として知られるピソンベースの環境の構築について論じる。
この環境は、定式化された干渉モデルを用いて、パケットをソースと宛先ペアでルーティングするための異なるアルゴリズムを実行することができる。
Stable-Baselines 3 \cite{Raffin_Stable_Baselines3_2020} を使用するDeep Reinforcement Learningアルゴリズムと、ランダムやgreedyのようなヒューリスティックベースのアルゴリズムを利用できる。
Profitableは、提供されるアルゴリズムである。
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