論文の概要: Graph Neural Networks and Deep Reinforcement Learning Based Resource Allocation for V2X Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06518v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 03:14:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 19:25:27.814225
• Title: Graph Neural Networks and Deep Reinforcement Learning Based Resource Allocation for V2X Communications
• Title（参考訳）: V2X通信のためのグラフニューラルネットワークと深層強化学習に基づく資源配分
• Authors: Maoxin Ji, Qiong Wu, Pingyi Fan, Nan Cheng, Wen Chen, Jiangzhou Wang, Khaled B. Letaief,
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と深層強化学習(DRL)を統合する手法を提案する。 通信リンクをノードとする動的グラフを構築することにより、V2V通信における高い成功率を確保することを目指している。 提案手法は,GNNのグローバルな特徴学習能力を維持し,分散ネットワーク展開をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.443526528832145
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the rapidly evolving landscape of Internet of Vehicles (IoV) technology, Cellular Vehicle-to-Everything (C-V2X) communication has attracted much attention due to its superior performance in coverage, latency, and throughput. Resource allocation within C-V2X is crucial for ensuring the transmission of safety information and meeting the stringent requirements for ultra-low latency and high reliability in Vehicle-to-Vehicle (V2V) communication. This paper proposes a method that integrates Graph Neural Networks (GNN) with Deep Reinforcement Learning (DRL) to address this challenge. By constructing a dynamic graph with communication links as nodes and employing the Graph Sample and Aggregation (GraphSAGE) model to adapt to changes in graph structure, the model aims to ensure a high success rate for V2V communication while minimizing interference on Vehicle-to-Infrastructure (V2I) links, thereby ensuring the successful transmission of V2V link information and maintaining high transmission rates for V2I links. The proposed method retains the global feature learning capabilities of GNN and supports distributed network deployment, allowing vehicles to extract low-dimensional features that include structural information from the graph network based on local observations and to make independent resource allocation decisions. Simulation results indicate that the introduction of GNN, with a modest increase in computational load, effectively enhances the decision-making quality of agents, demonstrating superiority to other methods. This study not only provides a theoretically efficient resource allocation strategy for V2V and V2I communications but also paves a new technical path for resource management in practical IoV environments.
• Abstract（参考訳）: Internet of Vehicles (IoV) 技術が急速に発展する中で,C-V2X (Cellular Vehicle-to-Everything) 通信が注目されている。 C-V2X内の資源配分は、安全情報の伝達を確実にし、V2V通信における超低レイテンシと高信頼性の厳しい要求を満たすために重要である。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と深層強化学習(DRL)を統合する手法を提案する。 グラフ構造の変化に対応するためにグラフサンプル・アグリゲーション(Graph Sample and Aggregation, GraphSAGE)モデルを用いて通信リンクをノードとして構築することにより,V2Vリンクの干渉を最小限に抑えながら,V2V通信における高い成功率を確保することを目的としている。 提案手法は,GNNのグローバルな特徴学習能力を維持し,分散ネットワーク展開をサポートし,局所観測に基づいてグラフネットワークから構造情報を含む低次元特徴を抽出し,独立した資源配分決定を行う。 シミュレーションの結果、GNNの導入は、計算負荷がわずかに増加し、エージェントの意思決定品質が効果的に向上し、他の方法よりも優れていることが示唆された。 本研究は,V2VおよびV2I通信における理論的に効率的な資源配分戦略を提供するだけでなく,実用IoV環境における資源管理のための新たな技術経路を開拓する。

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