論文の概要: SINR-Aware Deep Reinforcement Learning for Distributed Dynamic Channel Allocation in Cognitive Interference Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17773v1
• Date: Sat, 17 Feb 2024 20:03:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-03 19:09:06.757609
• Title: SINR-Aware Deep Reinforcement Learning for Distributed Dynamic Channel Allocation in Cognitive Interference Networks
• Title（参考訳）: 認知干渉ネットワークにおける分散動的チャネル配置のためのSINR対応深層強化学習
• Authors: Yaniv Cohen, Tomer Gafni, Ronen Greenberg, Kobi Cohen
• Abstract要約: 本稿では,複数の大規模ネットワークによるキャリヤ間干渉(ICI)とチャネル再利用を経験する実世界のシステムに焦点を当てる。 CARLTON(Channel Allocation RL To Overlapped Networks)と呼ばれる分散DCAのための新しいマルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。 本結果は,従来の最先端手法に比べて優れた効率性を示し,優れた性能とロバストな一般化を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.514231683620517
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of dynamic channel allocation (DCA) in cognitive communication networks with the goal of maximizing a global signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) measure under a specified target quality of service (QoS)-SINR for each network. The shared bandwidth is partitioned into K channels with frequency separation. In contrast to the majority of existing studies that assume perfect orthogonality or a one- to-one user-channel allocation mapping, this paper focuses on real-world systems experiencing inter-carrier interference (ICI) and channel reuse by multiple large-scale networks. This realistic scenario significantly increases the problem dimension, rendering existing algorithms inefficient. We propose a novel multi-agent reinforcement learning (RL) framework for distributed DCA, named Channel Allocation RL To Overlapped Networks (CARLTON). The CARLTON framework is based on the Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE) paradigm, utilizing the DeepMellow value-based RL algorithm. To ensure robust performance in the interference-laden environment we address, CARLTON employs a low-dimensional representation of observations, generating a QoS-type measure while maximizing a global SINR measure and ensuring the target QoS-SINR for each network. Our results demonstrate exceptional performance and robust generalization, showcasing superior efficiency compared to alternative state-of-the-art methods, while achieving a marginally diminished performance relative to a fully centralized approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,認知通信ネットワークにおける動的チャネル割当(DCA)の問題点について考察し,各ネットワークの目標品質(QoS)-SINR(QoS)-SINR(QoS)-SINR)を最大化することを目的とする。 共有帯域幅は周波数分離によりkチャネルに分割される。 完全直交性や1対1のユーザチャネル割り当てマッピングを前提とする既存の研究のほとんどとは対照的に,本論文では,複数の大規模ネットワークによる実世界システム間干渉(ici)とチャネル再利用に注目する。 この現実的なシナリオは問題次元を大きく増加させ、既存のアルゴリズムを非効率にする。 本稿では,CARLTON(Channel Allocation RL To Overlapped Networks)という,分散DCAのための新しいマルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。 CARLTONフレームワークは、DeepMellow値ベースのRLアルゴリズムを利用して、CTDE(Centralized Training with Decentralized Execution)パラダイムに基づいている。 干渉遅延環境におけるロバストな性能を確保するため、CARLTONは低次元の観測表現を用い、グローバルSINRを最大化し、各ネットワークに対するターゲットQoS-SINRを確保しながらQoS型測定値を生成する。 提案手法は従来の手法に比べて優れた性能を示しつつ,完全集中型アプローチに比べてわずかに性能を低下させる。

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