論文の概要: Offline Reinforcement Learning and Sequence Modeling for Downlink Link Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23031v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 14:01:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:23:47.043579
• Title: Offline Reinforcement Learning and Sequence Modeling for Downlink Link Adaptation
• Title（参考訳）: ダウンリンクリンク適応のためのオフライン強化学習とシーケンスモデリング
• Authors: Samuele Peri, Alessio Russo, Gabor Fodor, Pablo Soldati,
• Abstract要約: リンク適応は、モビリティ、高速なフェージング、不完全なチャネル品質情報の存在において難しい課題である。 本稿では,バッチ制約付きQ-ラーニング,保守的Q-ラーニング,意思決定変換に基づく3つのLA設計を提案する。 オフラインRLアルゴリズムは、データが適切な行動ポリシーで収集される場合、最先端のオンラインRLメソッドのパフォーマンスを達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.687363450234871
• License:
• Abstract: Contemporary radio access networks employ link adaption (LA) algorithms to optimize the modulation and coding schemes to adapt to the prevailing propagation conditions and are near-optimal in terms of the achieved spectral efficiency. LA is a challenging task in the presence of mobility, fast fading, and imperfect channel quality information and limited knowledge of the receiver characteristics at the transmitter, which render model-based LA algorithms complex and suboptimal. Model-based LA is especially difficult as connected user equipment devices become increasingly heterogeneous in terms of receiver capabilities, antenna configurations and hardware characteristics. Recognizing these difficulties, previous works have proposed reinforcement learning (RL) for LA, which faces deployment difficulties due to their potential negative impacts on live performance. To address this challenge, this paper considers offline RL to learn LA policies from data acquired in live networks with minimal or no intrusive effects on the network operation. We propose three LA designs based on batch-constrained deep Q-learning, conservative Q-learning, and decision transformers, showing that offline RL algorithms can achieve performance of state-of-the-art online RL methods when data is collected with a proper behavioral policy.
• Abstract（参考訳）: 現代の無線アクセスネットワークでは、変調と符号化スキームを最適化するためにリンク適応(LA)アルゴリズムが採用されており、スペクトル効率の点でほぼ最適である。 LAは、モデルベースのLAアルゴリズムを複雑かつ最適にレンダリングする送信機において、モビリティ、高速なフェード、不完全なチャネル品質情報、受信機特性の限られた知識の存在において、困難なタスクである。 モデルベースLAは、レシーバ機能、アンテナ構成、ハードウェア特性といった点において、接続されたユーザ機器デバイスがますます不均一になるため、特に困難である。 これらの難しさを認識した従来の研究は、ライブパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があるため、運用上の困難に直面しているLAのための強化学習(RL)を提案してきた。 この課題に対処するため,本論文では,ライブネットワークで取得したデータからLAポリシーを学習するためのオフラインRLについて検討する。 本稿では,バッチ制約の深いQ-ラーニング,保守的なQ-ラーニング,意思決定変換をベースとした3つのLA設計を提案する。

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