Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semantic-Aware Spectrum Sharing in Internet of Vehicles Based on Deep Reinforcement Learning

論文の概要: Semantic-Aware Spectrum Sharing in Internet of Vehicles Based on Deep Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07213v2
Date: Thu, 13 Jun 2024 11:20:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-14 13:45:10.078537
Title: Semantic-Aware Spectrum Sharing in Internet of Vehicles Based on Deep Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 深層強化学習に基づく車両インターネットにおけるセマンティック・アウェアスペクトル共有
Authors: Zhiyu Shao, Qiong Wu, Pingyi Fan, Nan Cheng, Wen Chen, Jiangzhou Wang, Khaled B. Letaief,
Abstract要約: 深部強化学習(DRL)ソフトアクター・クリティック(SAC)アプローチに基づく意味認識スペクトル共有アルゴリズム(SSS)を提案する。我々は、IoV環境におけるV2VおよびV2Iスペクトル共有における意味情報のメトリクスを再定義し、高速意味スペクトル効率(HSSE)と意味伝達率(HSR)を導入した。この最適化は、V2VとV2Iの共有戦略の最適リンク、セマンティック情報を送信する車両の送信パワー、送信されるセマンティックシンボルの長さを含む。
参考スコア（独自算出の注目度）: 43.75763512107076
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This work aims to investigate semantic communication in high-speed mobile Internet of vehicles (IoV) environments, with a focus on the spectrum sharing between vehicle-to-vehicle (V2V) and vehicle-to-infrastructure (V2I) communications. We specifically address spectrum scarcity and network traffic and then propose a semantic-aware spectrum sharing algorithm (SSS) based on the deep reinforcement learning (DRL) soft actor-critic (SAC) approach. Firstly, we delve into the extraction of semantic information. Secondly, we redefine metrics for semantic information in V2V and V2I spectrum sharing in IoV environments, introducing high-speed semantic spectrum efficiency (HSSE) and semantic transmission rate (HSR). Finally, we employ the SAC algorithm for decision optimization in V2V and V2I spectrum sharing based on semantic information. This optimization encompasses the optimal link of V2V and V2I sharing strategies, the transmission power for vehicles sending semantic information and the length of transmitted semantic symbols, aiming at maximizing HSSE of V2I and enhancing success rate of effective semantic information transmission (SRS) of V2V. Experimental results demonstrate that the SSS algorithm outperforms other baseline algorithms, including other traditional-communication-based spectrum sharing algorithms and spectrum sharing algorithm using other reinforcement learning approaches. The SSS algorithm exhibits a 15% increase in HSSE and approximately a 7% increase in SRS.
Abstract（参考訳）: 本研究の目的は、車両間通信(V2V)と車両間通信(V2I)のスペクトル共有に着目し、高速移動体インターネット(IoV)環境における意味コミュニケーションを検討することである。本稿では、スペクトル不足とネットワークトラフィックに対処し、深部強化学習(DRL)に基づく意味認識スペクトル共有アルゴリズム(SSS)を提案する。まず,意味情報の抽出について検討する。第二に、IoV環境でのV2VとV2Iのスペクトル共有における意味情報のメトリクスを再定義し、高速な意味スペクトル効率(HSSE)と意味伝達率(HSR)を導入する。最後に、意味情報に基づくV2VおよびV2Iスペクトル共有における決定最適化にSACアルゴリズムを用いる。この最適化は、V2VとV2Iの共有戦略の最適リンク、V2VのHSSEを最大化し、V2Vの効果的な意味情報伝達(SRS)の成功率を高めることを目的として、セマンティック情報を送信する車両の送信パワーと送信セマンティックシンボルの長さを含む。実験の結果,SSSアルゴリズムは,従来の通信方式のスペクトル共有アルゴリズムや,他の強化学習手法を用いたスペクトル共有アルゴリズムなど,他のベースラインアルゴリズムよりも優れていた。 SSSアルゴリズムは、HSSEの15%増加、SRSの約7%増加を示す。

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