論文の概要: MR-iNet Gym: Framework for Edge Deployment of Deep Reinforcement Learning on Embedded Software Defined Radio

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04507v1
• Date: Sat, 9 Apr 2022 16:28:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 18:12:24.720665
• Title: MR-iNet Gym: Framework for Edge Deployment of Deep Reinforcement Learning on Embedded Software Defined Radio
• Title（参考訳）: MR-iNet Gym: 組み込みソフトウェア定義無線における深層強化学習のエッジ展開のためのフレームワーク
• Authors: Jithin Jagannath, Kian Hamedani, Collin Farquhar, Keyvan Ramezanpour, Anu Jagannath
• Abstract要約: 我々は、GPU組み込みソフトウェア定義無線(SDR)上に、深層強化学習に基づく電力制御エージェントを設計、展開する。 実現可能性を証明するため,コード分割多重アクセス(DS-CDMA)に基づくLPI/Dトランシーバにおける分散電力制御の問題を検討する。 我々は、ハードウェアテストベッドを再現するシナリオで、この ns3-gym シミュレーション環境における電力制御DRLエージェントを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.503370263836711
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Dynamic resource allocation plays a critical role in the next generation of intelligent wireless communication systems. Machine learning has been leveraged as a powerful tool to make strides in this domain. In most cases, the progress has been limited to simulations due to the challenging nature of hardware deployment of these solutions. In this paper, for the first time, we design and deploy deep reinforcement learning (DRL)-based power control agents on the GPU embedded software defined radios (SDRs). To this end, we propose an end-to-end framework (MR-iNet Gym) where the simulation suite and the embedded SDR development work cohesively to overcome real-world implementation hurdles. To prove feasibility, we consider the problem of distributed power control for code-division multiple access (DS-CDMA)-based LPI/D transceivers. We first build a DS-CDMA ns3 module that interacts with the OpenAI Gym environment. Next, we train the power control DRL agents in this ns3-gym simulation environment in a scenario that replicates our hardware testbed. Next, for edge (embedded on-device) deployment, the trained models are optimized for real-time operation without loss of performance. Hardware-based evaluation verifies the efficiency of DRL agents over traditional distributed constrained power control (DCPC) algorithm. More significantly, as the primary goal, this is the first work that has established the feasibility of deploying DRL to provide optimized distributed resource allocation for next-generation of GPU-embedded radios.
• Abstract（参考訳）: 動的リソース割り当ては、次世代のインテリジェント無線通信システムにおいて重要な役割を果たす。 機械学習は、この領域で前進するための強力なツールとして活用されている。 ほとんどの場合、この進歩は、これらのソリューションのハードウェア展開が困難な性質のため、シミュレーションに限定されている。 本稿では,GPU組込みソフトウェア定義無線(SDR)上での深部強化学習(DRL)に基づく電力制御エージェントの設計と展開を行う。 この目的のために,シミュレーションスイートと組込みSDR開発が協調して実際の実装ハードルを克服する,エンドツーエンドフレームワーク(MR-iNet Gym)を提案する。 実現可能性を証明するため,コード分割多重アクセス(DS-CDMA)に基づくLPI/Dトランシーバにおける分散電力制御の問題を検討する。 我々はまず,OpenAI Gym環境と対話するDS-CDMA ns3モジュールを構築する。 次に、このns3-gymシミュレーション環境における電力制御DRLエージェントを、ハードウェアテストベッドを複製するシナリオで訓練する。 次に、edge (embedded on-device)デプロイメントでは、トレーニングされたモデルはパフォーマンスを損なうことなくリアルタイム操作に最適化される。 ハードウェアに基づく評価は、従来の分散制約電力制御(DCPC)アルゴリズムよりもDRLエージェントの効率を検証する。 さらに重要なのは、これが、次世代のGPU組み込み無線に最適化された分散リソースアロケーションを提供するためにDRLをデプロイする可能性を確立した最初の作業である。

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