論文の概要: Meta-Learning Based Optimization for Large Scale Wireless Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01823v2
• Date: Wed, 3 Jul 2024 11:09:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 12:55:43.598918
• Title: Meta-Learning Based Optimization for Large Scale Wireless Systems
• Title（参考訳）: メタラーニングによる大規模無線システムの最適化
• Authors: Rafael Cerna Loli, Bruno Clerckx,
• Abstract要約: 文献における従来の最適化アルゴリズムの限界は、無線システムにおける送信アンテナ数や通信ユーザ数によって増大することが知られている。 本稿では,教師なしメタラーニングに基づく手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.025621137165025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optimization algorithms for wireless systems play a fundamental role in improving their performance and efficiency. However, it is known that the complexity of conventional optimization algorithms in the literature often exponentially increases with the number of transmit antennas and communication users in the wireless system. Therefore, in the large scale regime, the astronomically large complexity of these optimization algorithms prohibits their use and prevents assessing large scale wireless systems performance under optimized conditions. To overcome this limitation, this work proposes instead the use of an unsupervised meta-learning based approach to directly perform non-convex optimization at significantly reduced complexity. To demonstrate the effectiveness of the proposed meta-learning based solution, the sum-rate (SR) maximization problem for the following three emerging 6G technologies is contemplated: hierarchical rate-splitting multiple access (H-RSMA), integrated sensing and communication (ISAC), and beyond-diagonal reconfigurable intelligent surfaces (BD-RIS). Through numerical results, it is demonstrated that the proposed meta-learning based optimization framework is able to successfully optimize the performance and also reveal unknown aspects of the operation in the large scale regime for the considered three 6G technologies.
• Abstract（参考訳）: 無線システムの最適化アルゴリズムは、その性能と効率を改善する上で、基本的な役割を果たす。 しかし,従来の最適化アルゴリズムの複雑性は,無線システムにおける送信アンテナ数や通信ユーザ数の増加とともに指数関数的に増加することが知られている。 したがって、大規模なシステムでは、これらの最適化アルゴリズムの天文学的に大きな複雑さは、それらの使用を禁止し、最適化された条件下での大規模無線システムの性能評価を妨げている。 この制限を克服するため、この研究は教師なしメタラーニングに基づくアプローチを用いて、複雑さを大幅に低減して非凸最適化を直接実行することを提案する。 提案したメタラーニングベースソリューションの有効性を実証するため,次の3つの新興6G技術の総和レート(SR)最大化問題として,階層的レート分割多重アクセス(H-RSMA),統合センシング通信(ISAC),対角的再構成可能な知的表面(BD-RIS)を提案する。 数値的な結果から,提案したメタラーニングに基づく最適化フレームワークは,性能の最適化に成功し,また,検討された3つの6G技術に対して,大規模システムにおける運用の未知の側面を明らかにすることができることを示した。

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