Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Deep Unfolded PGD for Transmit Power Allocation in Wireless Systems

論文の概要: Unsupervised Deep Unfolded PGD for Transmit Power Allocation in Wireless Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11865v1
Date: Tue, 20 Jun 2023 19:51:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-22 15:57:18.332886
Title: Unsupervised Deep Unfolded PGD for Transmit Power Allocation in Wireless Systems
Title（参考訳）: 無線システムにおける伝送電力割り当てのための教師なしディープアンフォールドpgd
Authors: Ramoni Adeogun
Abstract要約: 本稿では,反復射影勾配(PGD)アルゴリズムをニューラルネットワークの層に深く展開し,ステップサイズパラメータを学習する,単純な低複素性TPCアルゴリズムを提案する。高密度デバイス間通信(D2D)における性能評価の結果,提案手法は2回以上の繰り返し回数で反復アルゴリズムよりも優れた性能が得られることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6091702876917281
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Transmit power control (TPC) is a key mechanism for managing interference, energy utilization, and connectivity in wireless systems. In this paper, we propose a simple low-complexity TPC algorithm based on the deep unfolding of the iterative projected gradient descent (PGD) algorithm into layers of a deep neural network and learning the step-size parameters. An unsupervised learning method with either online learning or offline pretraining is applied for optimizing the weights of the DNN. Performance evaluation in dense device-to-device (D2D) communication scenarios showed that the proposed method can achieve better performance than the iterative algorithm with more than a factor of 2 lower number of iterations.
Abstract（参考訳）: 送信電力制御(TPC)は、無線システムにおける干渉、エネルギー利用、接続を管理するための鍵となるメカニズムである。本稿では,反復射影勾配降下(pgd)アルゴリズムをディープニューラルネットワークの層に展開し,ステップサイズパラメータを学習することにより,簡易な低複雑度tpcアルゴリズムを提案する。 DNNの重みを最適化するために,オンライン学習とオフライン事前学習を併用した教師なし学習手法を適用した。高密度デバイス間通信(D2D)における性能評価の結果,提案手法は2回以上の繰り返し回数で反復アルゴリズムよりも優れた性能が得られることがわかった。

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