論文の概要: Power Control for 6G Industrial Wireless Subnetworks: A Graph Neural
Network Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14051v1
- Date: Fri, 30 Dec 2022 15:04:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 16:14:04.184455
- Title: Power Control for 6G Industrial Wireless Subnetworks: A Graph Neural
Network Approach
- Title(参考訳): 6G産業用無線サブネットの電力制御:グラフニューラルネットワークによるアプローチ
- Authors: Daniel Abode, Ramoni Adeogun, Gilberto Berardinelli
- Abstract要約: 第6世代(6G)産業用無線機は、ロボットや生産モジュールの制御操作のための有線接続を置き換えることが期待されている。
中央集権制御のための既存のソリューションは、すべての所望リンクと干渉リンクの完全なチャネル状態情報(CSI)を必要とすることがある。
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく産業用集中型電力制御手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.0932869978899453
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 6th Generation (6G) industrial wireless subnetworks are expected to replace
wired connectivity for control operation in robots and production modules.
Interference management techniques such as centralized power control can
improve spectral efficiency in dense deployments of such subnetworks. However,
existing solutions for centralized power control may require full channel state
information (CSI) of all the desired and interfering links, which may be
cumbersome and time-consuming to obtain in dense deployments. This paper
presents a novel solution for centralized power control for industrial
subnetworks based on Graph Neural Networks (GNNs). The proposed method only
requires the subnetwork positioning information, usually known at the central
controller, and the knowledge of the desired link channel gain during the
execution phase. Simulation results show that our solution achieves similar
spectral efficiency as the benchmark schemes requiring full CSI in runtime
operations. Also, robustness to changes in the deployment density and
environment characteristics with respect to the training phase is verified.
- Abstract(参考訳): 第6世代(6G)産業用ワイヤレスサブネットは、ロボットや生産モジュールの制御操作のために有線接続を置き換えることが期待されている。
集中電力制御のような干渉管理技術は、そのようなサブネットの密集配置におけるスペクトル効率を向上させることができる。
しかし、集中型電力制御のための既存のソリューションでは、すべての希望および干渉リンクの完全なチャネル状態情報(csi)を必要とする場合がある。
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく産業用サブネットワークの集中型電力制御手法を提案する。
提案手法では,一般に中央コントローラで知られているサブネットワークの位置情報と,実行中の所望のリンクチャネル利得の知識のみを必要とする。
シミュレーションの結果,提案手法は,ランタイム操作において完全なCSIを必要とするベンチマーク方式と同様のスペクトル効率を実現することがわかった。
また、訓練段階における展開密度および環境特性の変化に対するロバスト性を検証する。
関連論文リスト
- Bandwidth-efficient distributed neural network architectures with
application to body sensor networks [73.02174868813475]
本稿では,分散ニューラルネットワークアーキテクチャを設計するための概念設計手法について述べる。
提案手法により,損失を最小限に抑えつつ,最大20倍の帯域幅削減が可能となることを示す。
本稿では,ウェアラブル脳-コンピュータインタフェースに焦点をあてるが,他のセンサネットワークアプリケーションにも適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-14T12:35:32Z) - Deep Reinforcement Learning for Wireless Scheduling in Distributed
Networked Control [56.77877237894372]
この研究は、分散植物、センサー、アクチュエータ、コントローラを備えた完全な分散WNCSを考慮し、限られた数の周波数チャネルを共有する。
最適な送信スケジューリング問題を決定プロセス問題に定式化し、それを解くための深層強化学習アルゴリズムを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-26T11:27:12Z) - Optimal Power Allocation for Rate Splitting Communications with Deep
Reinforcement Learning [61.91604046990993]
このレターでは、レート分割多重アクセスネットワークにおいて、ユーザの電力割り当てを最適化するための新しいフレームワークを紹介します。
ネットワークでは、ユーザのために意図されたメッセージは、単一の共通部分と個々のプライベート部分に分割される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-01T06:32:49Z) - Fast Power Control Adaptation via Meta-Learning for Random Edge Graph
Neural Networks [39.59987601426039]
本稿では,時間変動トポロジに対する電力制御政策の迅速な適応を可能にする高レベル問題について検討する。
我々は,新しいネットワーク構成への数ショット適応を最適化するために,複数のトポロジのデータに一階のメタラーニングを適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-02T12:43:10Z) - Binarized Aggregated Network with Quantization: Flexible Deep Learning
Deployment for CSI Feedback in Massive MIMO System [22.068682756598914]
アグリゲートチャネル再構築ネットワーク(ACRNet)と呼ばれる新しいネットワークは、フィードバックパフォーマンスを高めるように設計されています。
異なる資源制約を満たすために,ネットワークを柔軟に適応させる弾性フィードバック方式を提案する。
実験の結果、提案したACRNetは従来の最先端ネットワークの負荷よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-01T22:50:25Z) - Scalable Power Control/Beamforming in Heterogeneous Wireless Networks
with Graph Neural Networks [6.631773993784724]
そこで本研究では,HIGNN(heterogeneous Interference Graphural Network)という,教師なし学習に基づく新しいフレームワークを提案する。
HIGNNは、小型ネットワークで訓練された後、堅牢なパフォーマンスで拡大するサイズのワイヤレスネットワークにスケーラブルです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-12T13:36:32Z) - Federated Learning over Wireless Device-to-Device Networks: Algorithms
and Convergence Analysis [46.76179091774633]
本稿では,無線デバイス対デバイス(d2d)ネットワーク上でのフェデレーション学習(fl)について検討する。
まず、通信効率の良いDSGDアルゴリズムの汎用ディジタルおよびアナログ無線実装を紹介する。
第二に、凸性と接続性の仮定の下で、両実装に収束境界を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-29T17:42:26Z) - Decentralized Control with Graph Neural Networks [147.84766857793247]
分散コントローラを学習するグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいフレームワークを提案する。
GNNは、自然分散アーキテクチャであり、優れたスケーラビリティと転送性を示すため、タスクに適している。
分散コントローラの学習におけるGNNの可能性を説明するために、群れとマルチエージェントパス計画の問題を検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-29T18:59:14Z) - Wireless Power Control via Counterfactual Optimization of Graph Neural
Networks [124.89036526192268]
本稿では,無線ネットワークにおけるダウンリンク電力制御の問題点について考察する。
コンカレントトランスミッション間の干渉を軽減するために,ネットワークトポロジを活用してグラフニューラルネットワークアーキテクチャを構築する。
次に、教師なし原始対実対実最適化手法を用いて最適電力配分決定を学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-17T07:54:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。