論文の概要: Graph Neural Networks for Power Allocation in Wireless Networks with
Full Duplex Nodes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16113v2
- Date: Mon, 8 Jan 2024 03:07:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-10 00:12:45.157699
- Title: Graph Neural Networks for Power Allocation in Wireless Networks with
Full Duplex Nodes
- Title(参考訳): 完全二重ノードを持つ無線ネットワークにおける電力割当のためのグラフニューラルネットワーク
- Authors: Lili Chen, Jingge Zhu, Jamie Evans
- Abstract要約: ユーザ間の相互干渉のため、無線ネットワークにおける電力割り当て問題はしばしば自明ではない。
グラフグラフニューラルネットワーク(GNN)は、これらの問題に対処するための有望なアプローチとして最近登場し、無線ネットワークの基盤となるトポロジを活用するアプローチである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.150768420975155
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to mutual interference between users, power allocation problems in
wireless networks are often non-convex and computationally challenging. Graph
neural networks (GNNs) have recently emerged as a promising approach to
tackling these problems and an approach that exploits the underlying topology
of wireless networks. In this paper, we propose a novel graph representation
method for wireless networks that include full-duplex (FD) nodes. We then
design a corresponding FD Graph Neural Network (F-GNN) with the aim of
allocating transmit powers to maximise the network throughput. Our results show
that our F-GNN achieves state-of-art performance with significantly less
computation time. Besides, F-GNN offers an excellent trade-off between
performance and complexity compared to classical approaches. We further refine
this trade-off by introducing a distance-based threshold for inclusion or
exclusion of edges in the network. We show that an appropriately chosen
threshold reduces required training time by roughly 20% with a relatively minor
loss in performance.
- Abstract(参考訳): ユーザ間の相互干渉のため、無線ネットワークにおける電力割当問題は、しばしば非凸かつ計算上困難である。
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、これらの問題を解決するための有望なアプローチとして最近登場し、無線ネットワークの基盤となるトポロジを利用するアプローチである。
本稿では,完全二重化(fd)ノードを含む無線ネットワークのための新しいグラフ表現手法を提案する。
次に、送信電力を割り当ててネットワークスループットを最大化するために、対応するFDグラフニューラルネットワーク(F-GNN)を設計する。
その結果,f-gnnは計算時間を大幅に削減して最先端の性能を達成できた。
さらに、F-GNNは古典的なアプローチに比べてパフォーマンスと複雑さのトレードオフが優れている。
ネットワーク内のエッジを包含または排除するための距離ベースしきい値を導入することで、このトレードオフをさらに改善する。
適度に選択された閾値は、比較的少ない性能で、必要なトレーニング時間を約20%短縮することを示す。
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