論文の概要: Optimizing Wireless Discontinuous Reception via MAC Signaling Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13834v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 20:55:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 18:15:51.707729
- Title: Optimizing Wireless Discontinuous Reception via MAC Signaling Learning
- Title（参考訳）: MAC信号学習による無線不連続認識の最適化
- Authors: Adriano Pastore, Adrián Agustín de Dios, Álvaro Valcarce,
- Abstract要約: 本稿では,基地局 (BTS) からの不連続受容 (DRX) ポリシーを制御するための強化学習手法を提案する。
5G New Radioで指定された高速なLayer-2信号の送信を最適タイミングでタイミングで行う。
シミュレーションの結果,提案手法は遅延と省エネのトレードオフの改善を図っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4082496470541312
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a Reinforcement Learning (RL) approach to the problem of controlling the Discontinuous Reception (DRX) policy from a Base Transceiver Station (BTS) in a cellular network. We do so by means of optimally timing the transmission of fast Layer-2 signaling messages (a.k.a. Medium Access Layer (MAC) Control Elements (CEs) as specified in 5G New Radio). Unlike more conventional approaches to DRX optimization, which rely on fine-tuning the values of DRX timers, we assess the gains that can be obtained solely by means of this MAC CE signalling. For the simulation part, we concentrate on traffic types typically encountered in Extended Reality (XR) applications, where the need for battery drain minimization and overheating mitigation are particularly pressing. Both 3GPP 5G New Radio (5G NR) compliant and non-compliant ("beyond 5G") MAC CEs are considered. Our simulation results show that our proposed technique strikes an improved trade-off between latency and energy savings as compared to conventional timer-based approaches that are characteristic of most current implementations. Specifically, our RL-based policy can nearly halve the active time for a single User Equipment (UE) with respect to a na\"ive MAC CE transmission policy, and still achieve near 20% active time reduction for 9 simultaneously served UEs.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,基地局 (BTS) からの不連続受容 (DRX) ポリシーを制御するための強化学習 (Reinforcement Learning, RL) 手法を提案する。
我々は、高速なレイヤ2信号の送信を最適タイミングで行う(例えば、5Gニューラジオで規定されている中層アクセス層(MAC)制御要素(CE))。
DRXタイマーの値の微調整に依存する従来のDRX最適化手法とは異なり、このMAC CEシグナリングによってのみ得られる利得を評価する。
シミュレーション部分では,拡張現実感(XR)アプリケーションで典型的に発生するトラヒックタイプに着目し,バッテリドレインの最小化と過熱緩和が特に重要となる。
3GPP 5Gニューラジオ(5G NR)準拠と非準拠("Beyond 5G")MAC CEも考慮されている。
シミュレーションの結果,提案手法は従来のタイマーベース手法と比較して,レイテンシと省エネのトレードオフの改善を図っている。
具体的には、我々のRLベースのポリシーは、na\\ive MAC CE送信ポリシーに関して、1つのユーザ機器(UE)のアクティブな時間をほぼ半分にし、同時に9つのUEに対して20%近いアクティブな時間短縮を実現することができる。
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