論文の概要: Adaptive Target-Condition Neural Network: DNN-Aided Load Balancing for
Hybrid LiFi and WiFi Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05035v1
- Date: Tue, 9 Aug 2022 20:46:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-11 13:23:04.529526
- Title: Adaptive Target-Condition Neural Network: DNN-Aided Load Balancing for
Hybrid LiFi and WiFi Networks
- Title（参考訳）: Adaptive Target-Condition Neural Network: ハイブリッドLiFiとWiFiネットワークのためのDNN支援ロードバランシング
- Authors: Han Ji, Qiang Wang, Stephen J. Redmond, Iman Tavakkolnia, Xiping Wu
- Abstract要約: 機械学習は、複雑性に優しいロードバランシングソリューションを提供する可能性がある。
学習支援のSOTA(State-of-the-art)は,ネットワーク環境が変化すると再学習を必要とする。
適応目標条件ニューラルネットワーク(A-TCNN)と呼ばれる新しいディープニューラルネットワーク(DNN)構造を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.483289519348315
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Load balancing (LB) is a challenging issue in the hybrid light fidelity
(LiFi) and wireless fidelity (WiFi) networks (HLWNets), due to the nature of
heterogeneous access points (APs). Machine learning has the potential to
provide a complexity-friendly LB solution with near-optimal network
performance, at the cost of a training process. The state-of-the-art (SOTA)
learning-aided LB methods, however, need retraining when the network
environment (especially the number of users) changes, significantly limiting
its practicability. In this paper, a novel deep neural network (DNN) structure
named adaptive target-condition neural network (A-TCNN) is proposed, which
conducts AP selection for one target user upon the condition of other users.
Also, an adaptive mechanism is developed to map a smaller number of users to a
larger number through splitting their data rate requirements, without affecting
the AP selection result for the target user. This enables the proposed method
to handle different numbers of users without the need for retraining. Results
show that A-TCNN achieves a network throughput very close to that of the
testing dataset, with a gap less than 3%. It is also proven that A-TCNN can
obtain a network throughput comparable to two SOTA benchmarks, while reducing
the runtime by up to three orders of magnitude.
- Abstract（参考訳）: ロードバランシング(lb)は、異種アクセスポイント(aps)の性質上、ハイブリッド光忠実度(lifi)と無線忠実度(hlwnets)ネットワーク(hlwnets)において難しい問題である。
マシンラーニングは、トレーニングプロセスのコストで、ほぼ最適なネットワークパフォーマンスを備えた、複雑性に優しいLBソリューションを提供する可能性がある。
しかし、最新技術(SOTA)学習支援のLB手法は、ネットワーク環境(特にユーザ数)が変化すると再訓練を必要とし、その実践性を大幅に制限する。
本稿では,適応型ターゲット条件ニューラルネットワーク(A-TCNN)と呼ばれる新しいディープニューラルネットワーク(DNN)構造を提案する。
また、ターゲットユーザに対するAP選択結果に影響を与えることなく、データレート要求を分割することで、少数のユーザをより大きなユーザへマッピングする適応機構を開発する。
これにより,再トレーニングを必要とせず,異なるユーザ数を処理することができる。
その結果、A-TCNNはテストデータセットに非常に近いネットワークスループットを実現し、ギャップは3%未満であることがわかった。
また、A-TCNNは2つのSOTAベンチマークに匹敵するネットワークスループットを得ることができ、ランタイムを最大3桁まで削減することができる。
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