論文の概要: Unsupervised Graph-based Learning Method for Sub-band Allocation in 6G Subnetworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00950v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 12:57:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 12:18:24.793884
• Title: Unsupervised Graph-based Learning Method for Sub-band Allocation in 6G Subnetworks
• Title（参考訳）: 教師なしグラフを用いた6gサブネットワークにおけるサブバンド割り当て学習法
• Authors: Daniel Abode, Ramoni Adeogun, Lou Sala\"un, Renato Abreu, Thomas Jacobsen, Gilberto Berardinelli
• Abstract要約: グラフベース学習を用いた無線ネットワークにおける周波数サブバンド割り当てのための教師なし手法を提案する。 サブネットワーク配置を競合グラフとしてモデル化し,グラフカラー化とPottsモデルにインスパイアされた教師なし学習アプローチを提案し,サブバンド割り当てを最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0951772570165874
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present an unsupervised approach for frequency sub-band allocation in wireless networks using graph-based learning. We consider a dense deployment of subnetworks in the factory environment with a limited number of sub-bands which must be optimally allocated to coordinate inter-subnetwork interference. We model the subnetwork deployment as a conflict graph and propose an unsupervised learning approach inspired by the graph colouring heuristic and the Potts model to optimize the sub-band allocation using graph neural networks. The numerical evaluation shows that the proposed method achieves close performance to the centralized greedy colouring sub-band allocation heuristic with lower computational time complexity. In addition, it incurs reduced signalling overhead compared to iterative optimization heuristics that require all the mutual interfering channel information. We further demonstrate that the method is robust to different network settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ学習を用いた無線ネットワークにおける周波数サブバンド割り当ての教師なし手法を提案する。 サブネットワーク間干渉の調整に最適に割り当てなければならないサブバンドの数が少ない工場環境におけるサブネットワークの密配置について考察する。 サブネットワーク配置をコンフリクトグラフとしてモデル化し,グラフカラーヒューリスティックとポッツモデルにインスパイアされた教師なし学習アプローチを提案し,グラフニューラルネットワークを用いたサブバンド割り当てを最適化する。 数値評価により,提案手法は,計算時間の複雑度が低い集中グリーディーカラー化サブバンド割り当てヒューリスティックに密接な性能を実現することを示す。 さらに、全ての相互干渉チャネル情報を必要とする反復的最適化ヒューリスティックと比べて信号のオーバーヘッドを低減させる。 さらに,本手法は異なるネットワーク設定に対して堅牢であることを示す。

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