論文の概要: Deep Reinforcement Learning Based Placement for Integrated Access
Backhauling in UAV-Assisted Wireless Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14247v1
- Date: Thu, 21 Dec 2023 19:02:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-25 17:01:34.425078
- Title: Deep Reinforcement Learning Based Placement for Integrated Access
Backhauling in UAV-Assisted Wireless Networks
- Title（参考訳）: 深層強化学習に基づくUAV支援無線ネットワークにおける統合アクセスバックホールの配置
- Authors: Yuhui Wang and Junaid Farooq
- Abstract要約: 本稿では, リアルタイムにUAV配置を最適化するために, 深部強化学習(DRL)を活用する新しい手法を提案する。
この取り組みの独特な貢献は、地上ユーザーとの堅牢な接続を保証するだけでなく、中央ネットワークインフラストラクチャとのシームレスな統合を維持するために、無人でUAVを配置できることにある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.895620511689995
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The advent of fifth generation (5G) networks has opened new avenues for
enhancing connectivity, particularly in challenging environments like remote
areas or disaster-struck regions. Unmanned aerial vehicles (UAVs) have been
identified as a versatile tool in this context, particularly for improving
network performance through the Integrated access and backhaul (IAB) feature of
5G. However, existing approaches to UAV-assisted network enhancement face
limitations in dynamically adapting to varying user locations and network
demands. This paper introduces a novel approach leveraging deep reinforcement
learning (DRL) to optimize UAV placement in real-time, dynamically adjusting to
changing network conditions and user requirements. Our method focuses on the
intricate balance between fronthaul and backhaul links, a critical aspect often
overlooked in current solutions. The unique contribution of this work lies in
its ability to autonomously position UAVs in a way that not only ensures robust
connectivity to ground users but also maintains seamless integration with
central network infrastructure. Through various simulated scenarios, we
demonstrate how our approach effectively addresses these challenges, enhancing
coverage and network performance in critical areas. This research fills a
significant gap in UAV-assisted 5G networks, providing a scalable and adaptive
solution for future mobile networks.
- Abstract（参考訳）: 第5世代(5g)ネットワークの出現は、特に遠隔地や災害地域のような困難な環境において、接続性を高めるための新しい道を開いた。
無人航空機(uavs)は、特に5gのiab(integrated access and backhaul)機能によりネットワーク性能を向上させるため、この文脈で多用途なツールとして認識されている。
しかしながら、既存のuav支援ネットワーク拡張アプローチは、異なるユーザ位置とネットワーク要求に動的に適応する上での限界に直面している。
本稿では, リアルタイムにUAV配置を最適化し, ネットワーク条件やユーザ要求に応じて動的に調整する, 深層強化学習(DRL)を活用した新しいアプローチを提案する。
提案手法は, フォアホールリンクとバックホールリンクの複雑なバランスに重点を置いている。
この取り組みの独特な貢献は、地上ユーザーとの堅牢な接続を保証するだけでなく、中央ネットワークインフラストラクチャとのシームレスな統合を維持するために、無人でUAVを配置できることにある。
さまざまなシミュレーションシナリオを通じて,我々のアプローチがこれらの課題に対して効果的に対処し,重要な領域におけるカバレッジとネットワークパフォーマンスを向上させることを実証する。
この研究は、UAV支援5Gネットワークにおける大きなギャップを埋め、将来のモバイルネットワークにスケーラブルで適応的なソリューションを提供する。
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