論文の概要: Intent-Aware DRL-Based Uplink Dynamic Scheduler for 5G-NR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18364v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 08:57:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 17:47:16.960119
• Title: Intent-Aware DRL-Based Uplink Dynamic Scheduler for 5G-NR
• Title（参考訳）: 5G-NRのための入出力DRLに基づくアップリンク動的スケジューリング
• Authors: Salwa Mostafa, Mateus P. Mota, Alvaro Valcarce, Mehdi Bennis,
• Abstract要約: 産業用インターネット・オブ・モノのユーザ機器(IIoT UE)を意図的(QoS要求品質)とランダムなトラフィック到着で支援する問題について検討する。 利用可能な通信資源のスケジューリング方法を学ぶために,DRLに基づく時間周波数リソースの集中型動的スケジューラを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.146175299047325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the problem of supporting Industrial Internet of Things user equipment (IIoT UEs) with intent (i.e., requested quality of service (QoS)) and random traffic arrival. A deep reinforcement learning (DRL) based centralized dynamic scheduler for time-frequency resources is proposed to learn how to schedule the available communication resources among the IIoT UEs. The proposed scheduler leverages an RL framework to adapt to the dynamic changes in the wireless communication system and traffic arrivals. Moreover, a graph-based reduction scheme is proposed to reduce the state and action space of the RL framework to allow fast convergence and a better learning strategy. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed intelligent scheduler in guaranteeing the expressed intent of IIoT UEs compared to several traditional scheduling schemes, such as round-robin, semi-static, and heuristic approaches. The proposed scheduler also outperforms the contention-free and contention-based schemes in maximizing the number of successfully computed tasks.
• Abstract（参考訳）: 産業用インターネット・オブ・モノのユーザ機器(IIoT UE)を意図的(QoS要求品質)とランダムなトラフィック到着で支援する問題について検討する。 IIoT UE間で利用可能な通信リソースのスケジューリング方法を学ぶために,DRLに基づく時間周波数リソースの集中型動的スケジューラを提案する。 提案するスケジューラはRLフレームワークを利用して,無線通信システムとトラフィック到着時の動的変化に適応する。 さらに,RLフレームワークの状態と動作空間を削減し,高速収束と学習戦略の向上を図るため,グラフベースの削減手法を提案する。 シミュレーション結果は、ラウンドロビン、半静的、ヒューリスティックアプローチなどの従来のスケジューリング方式と比較して、IIoT UEの表現された意図を保証するための知的スケジューラの有効性を示す。 提案したスケジューラは、計算されたタスク数の最大化において、競合なしおよび競合ベースのスキームよりも優れている。

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