論文の概要: Enhancing Spectrum Efficiency in 6G Satellite Networks: A GAIL-Powered Policy Learning via Asynchronous Federated Inverse Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18718v1
- Date: Fri, 27 Sep 2024 13:05:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-01 15:09:41.740497
- Title: Enhancing Spectrum Efficiency in 6G Satellite Networks: A GAIL-Powered Policy Learning via Asynchronous Federated Inverse Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 6G衛星ネットワークにおけるスペクトル効率の向上:非同期フェデレーション逆強化学習によるGAILによる政策学習
- Authors: Sheikh Salman Hassan, Yu Min Park, Yan Kyaw Tun, Walid Saad, Zhu Han, Choong Seon Hong,
- Abstract要約: ビームフォーミング,スペクトルアロケーション,リモートユーザ機器(RUE)アソシエイトを最適化するために,GAILを利用した新しいポリシー学習手法を提案する。
手動チューニングなしで報酬関数を自動的に学習するために、逆RL(IRL)を用いる。
提案手法は従来のRL手法よりも優れており,コンバージェンスと報酬値の14.6%の改善が達成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.95280175998792
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, a novel generative adversarial imitation learning (GAIL)-powered policy learning approach is proposed for optimizing beamforming, spectrum allocation, and remote user equipment (RUE) association in NTNs. Traditional reinforcement learning (RL) methods for wireless network optimization often rely on manually designed reward functions, which can require extensive parameter tuning. To overcome these limitations, we employ inverse RL (IRL), specifically leveraging the GAIL framework, to automatically learn reward functions without manual design. We augment this framework with an asynchronous federated learning approach, enabling decentralized multi-satellite systems to collaboratively derive optimal policies. The proposed method aims to maximize spectrum efficiency (SE) while meeting minimum information rate requirements for RUEs. To address the non-convex, NP-hard nature of this problem, we combine the many-to-one matching theory with a multi-agent asynchronous federated IRL (MA-AFIRL) framework. This allows agents to learn through asynchronous environmental interactions, improving training efficiency and scalability. The expert policy is generated using the Whale optimization algorithm (WOA), providing data to train the automatic reward function within GAIL. Simulation results show that the proposed MA-AFIRL method outperforms traditional RL approaches, achieving a $14.6\%$ improvement in convergence and reward value. The novel GAIL-driven policy learning establishes a novel benchmark for 6G NTN optimization.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,NTNにおけるビームフォーミング,スペクトルアロケーション,リモートユーザ機器アソシエーション(RUE)を最適化するために,GAILを利用した新しいポリシー学習手法を提案する。
無線ネットワーク最適化のための従来の強化学習(RL)法は、しばしば手動で設計された報酬関数に依存しており、広範囲なパラメータチューニングを必要とする。
これらの制限を克服するために,GAILフレームワークを特に活用した逆RL(IRL)を用いて,手動設計なしで報酬関数を自動的に学習する。
我々はこのフレームワークを非同期なフェデレート学習アプローチで強化し、分散化されたマルチサテライトシステムが協調して最適なポリシーを導出できるようにする。
提案手法は,RUEの最小情報レート要件を満たしつつ,スペクトル効率(SE)を最大化することを目的としている。
この問題の非凸、NP-ハードの性質に対処するため、マルチエージェント非同期フェデレーションIRL(MA-AFIRL)フレームワークと多対一マッチング理論を組み合わせる。
これによりエージェントは非同期な環境相互作用を通じて学習し、トレーニング効率とスケーラビリティを向上させることができる。
エキスパートポリシーは Whale Optimization Algorithm (WOA) を用いて生成され、GAIL内の自動報酬関数をトレーニングするためのデータを提供する。
シミュレーションの結果,MA-AFIRL法は従来のRL法よりも優れており,コンバージェンスと報酬値が14.6.%向上した。
GAILによるポリシー学習は,6G NTN最適化のための新しいベンチマークを確立する。
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