論文の概要: Spectrum Sharing using Deep Reinforcement Learning in Vehicular Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12521v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 12:59:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:41:22.061272
• Title: Spectrum Sharing using Deep Reinforcement Learning in Vehicular Networks
• Title（参考訳）: 深部強化学習を用いた車載ネットワークにおけるスペクトル共有
• Authors: Riya Dinesh Deshpande, Faheem A. Khan, Qasim Zeeshan Ahmed,
• Abstract要約: 本稿では、DQNモデルの有効性を実証し、スペクトル共有効率を向上させるためのいくつかの結果と分析を行った。 SARLモデルとMARLモデルの両方がV2V通信の成功率を示し、トレーニングが進むにつれてRLモデルの累積報酬が最大に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14999444543328289
• License:
• Abstract: As the number of devices getting connected to the vehicular network grows exponentially, addressing the numerous challenges of effectively allocating spectrum in dynamic vehicular environment becomes increasingly difficult. Traditional methods may not suffice to tackle this issue. In vehicular networks safety critical messages are involved and it is important to implement an efficient spectrum allocation paradigm for hassle free communication as well as manage the congestion in the network. To tackle this, a Deep Q Network (DQN) model is proposed as a solution, leveraging its ability to learn optimal strategies over time and make decisions. The paper presents a few results and analyses, demonstrating the efficacy of the DQN model in enhancing spectrum sharing efficiency. Deep Reinforcement Learning methods for sharing spectrum in vehicular networks have shown promising outcomes, demonstrating the system's ability to adjust to dynamic communication environments. Both SARL and MARL models have exhibited successful rates of V2V communication, with the cumulative reward of the RL model reaching its maximum as training progresses.
• Abstract（参考訳）: 車両ネットワークに接続する機器の数が指数関数的に増加するにつれて、動的車両環境においてスペクトルを効果的に割り当てるという多くの課題に対処することがますます困難になっている。 従来の方法はこの問題に対処するのに十分ではないかもしれない。 車両ネットワークでは、安全クリティカルメッセージが関与し、ネットワーク内の混雑を管理するとともに、ハードルフリー通信のための効率的なスペクトル割り当てパラダイムを実装することが重要である。 これを解決するため、Deep Q Network(DQN)モデルがソリューションとして提案され、時間とともに最適な戦略を学習し、意思決定を行う能力を活用する。 本稿では、DQNモデルの有効性を実証し、スペクトル共有効率を向上させるためのいくつかの結果と分析を行った。 車両ネットワークにおけるスペクトル共有のための深層強化学習手法は,動的な通信環境に適応するシステムの能力を示す,有望な結果を示している。 SARLモデルとMARLモデルの両方がV2V通信の成功率を示し、トレーニングが進むにつれてRLモデルの累積報酬が最大に達する。

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