論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Interference Management in UAV-based 3D Networks: Potentials and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07069v1
• Date: Thu, 11 May 2023 18:06:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 14:54:22.089295
• Title: Deep Reinforcement Learning for Interference Management in UAV-based 3D Networks: Potentials and Challenges
• Title（参考訳）: UAVベースの3Dネットワークにおける干渉管理のための深層強化学習の可能性と課題
• Authors: Mojtaba Vaezi, Xingqin Lin, Hongliang Zhang, Walid Saad, and H. Vincent Poor
• Abstract要約: チャネル情報を知らなくても干渉を効果的に軽減できることを示す。 干渉を利用することにより、提案された解決策は民間UAVの継続的な成長を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 137.47736805685457
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern cellular networks are multi-cell and use universal frequency reuse to maximize spectral efficiency. This results in high inter-cell interference. This problem is growing as cellular networks become three-dimensional with the adoption of unmanned aerial vehicles (UAVs). This is because the strength and number of interference links rapidly increase due to the line-of-sight channels in UAV communications. Existing interference management solutions need each transmitter to know the channel information of interfering signals, rendering them impractical due to excessive signaling overhead. In this paper, we propose leveraging deep reinforcement learning for interference management to tackle this shortcoming. In particular, we show that interference can still be effectively mitigated even without knowing its channel information. We then discuss novel approaches to scale the algorithms with linear/sublinear complexity and decentralize them using multi-agent reinforcement learning. By harnessing interference, the proposed solutions enable the continued growth of civilian UAVs.
• Abstract（参考訳）: 現代のセルネットワークはマルチセルであり、スペクトル効率を最大化するためにユニバーサル周波数再利用を使用する。 これにより細胞間干渉が高まる。 この問題は、無人航空機(uav)の採用により、セルラーネットワークが3次元化していくにつれて拡大している。 これは、UAV通信における視線チャネルにより、干渉リンクの強度と数が急速に増加するためである。 既存の干渉管理ソリューションでは、各送信者が干渉信号のチャネル情報を知る必要があり、過度の信号のオーバーヘッドのため実用的でない。 本稿では,この欠点に対処するための干渉管理に深層強化学習を活用することを提案する。 特に,チャネル情報を知ることなく干渉を効果的に軽減できることを示す。 次に、線形・サブ線形複雑度でアルゴリズムをスケールし、マルチエージェント強化学習を用いて分散化する新しい手法について論じる。 干渉を利用して提案された解決策は、民間UAVの継続的な成長を可能にする。

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