論文の概要: Semi-Supervised Learning Approach for Efficient Resource Allocation with Network Slicing in O-RAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08861v2
• Date: Tue, 24 Sep 2024 19:37:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-09 05:17:12.050994
• Title: Semi-Supervised Learning Approach for Efficient Resource Allocation with Network Slicing in O-RAN
• Title（参考訳）: O-RANにおけるネットワークスライシングによる資源割当効率向上のための半教師付き学習手法
• Authors: Salar Nouri, Mojdeh Karbalaee Motalleb, Vahid Shah-Mansouri, Seyed Pooya Shariatpanahi,
• Abstract要約: 本稿では資源配分問題に対する革新的なアプローチを紹介する。 Open Radio Access Network (O-RAN) におけるネットワークスライシングとリソース割り当てのために、複数の独立したx-appplications (xAPPs) を協調することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1435595246496595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces an innovative approach to the resource allocation problem, aiming to coordinate multiple independent x-applications (xAPPs) for network slicing and resource allocation in the Open Radio Access Network (O-RAN). Our approach maximizes the weighted throughput among user equipment (UE) and allocates physical resource blocks (PRBs). We prioritize two service types: enhanced Mobile Broadband and Ultra-Reliable Low-Latency Communication. Two xAPPs have been designed to achieve this: a power control xAPP for each UE and a PRB allocation xAPP. The method consists of a two-part training phase. The first part uses supervised learning with a Variational Autoencoder trained to regress the power transmission, UE association, and PRB allocation decisions, and the second part uses unsupervised learning with a contrastive loss approach to improve the generalization and robustness of the model. We evaluate the performance by comparing its results to those obtained from an exhaustive search and deep Q-network algorithms and reporting performance metrics for the regression task. The results demonstrate the superior efficiency of this approach in different scenarios among the service types, reaffirming its status as a more efficient and effective solution for network slicing problems compared to state-of-the-art methods. This innovative approach not only sets our research apart but also paves the way for exciting future advancements in resource allocation in O-RAN.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Open Radio Access Network(O-RAN)におけるネットワークスライシングとリソースアロケーションのための,複数の独立したx-apps(xAPPs)の協調を目的とした,リソースアロケーション問題に対する革新的なアプローチを提案する。 提案手法は,ユーザ機器(UE)間の重み付けスループットを最大化し,物理リソースブロック(PRB)を割り当てる。 モバイルブロードバンドとウルトラ信頼性低レイテンシ通信の2種類のサービスタイプを優先する。 2つのxAPPがこれを実現するために設計されており、各UE用の電力制御xAPPと、PRBアロケーションxAPPである。 方法は2つのパートのトレーニングフェーズから構成される。 第1部は、電力伝達、UEアソシエーション、RBBアロケーション決定を遅らせるように訓練された変分オートコーダによる教師あり学習を使用し、第2部は、教師なし学習と対照的な損失アプローチを用いて、モデルの一般化と堅牢性を改善する。 提案手法は,全探索および深部Q-ネットワークアルゴリズムから得られた結果と比較し,回帰作業のパフォーマンス指標を報告する。 その結果、サービスタイプの異なるシナリオにおけるこのアプローチの優れた効率性を示し、最先端の手法と比較して、ネットワークスライシング問題に対するより効率的で効果的なソリューションとしての地位を再確認した。 この革新的なアプローチは、我々の研究を分離するだけでなく、O-RANにおける資源割り当てにおけるエキサイティングな将来的な進歩の道を開く。

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