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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23031v2
• Date: Thu, 28 Nov 2024 23:00:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:17:03.597095
• 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(LA)は、現代の無線通信システムにおいて欠かせない機能である。 LAは、通信リンクの伝送速度を時間変化および周波数変化の無線リンク条件に合わせるように動的に調整する。 近年の研究では、より一般的なルールベースのアルゴリズムの代替として、オンライン強化学習アプローチが導入されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.687363450234871
• License:
• Abstract: Link adaptation (LA) is an essential function in modern wireless communication systems that dynamically adjusts the transmission rate of a communication link to match time- and frequency-varying radio link conditions. However, factors such as user mobility, fast fading, imperfect channel quality information, and aging of measurements make the modeling of LA challenging. To bypass the need for explicit modeling, recent research has introduced online reinforcement learning (RL) approaches as an alternative to the more commonly used rule-based algorithms. Yet, RL-based approaches face deployment challenges, as training in live networks can potentially degrade real-time performance. To address this challenge, this paper considers offline RL as a candidate to learn LA policies with minimal effects on the network operation. We propose three LA designs based on batch-constrained deep Q-learning, conservative Q-learning, and decision transformer. Our results show that offline RL algorithms can match the performance of state-of-the-art online RL methods when data is collected with a proper behavioral policy.
• Abstract（参考訳）: リンク適応 (LA) は、通信リンクの伝送速度を時間と周波数の異なる無線リンク条件に合わせるように動的に調整する、現代の無線通信システムにおいて欠かせない機能である。 しかし、ユーザモビリティ、ファストフェイディング、不完全なチャンネル品質情報、測定の経年変化などの要因は、LAのモデル化を困難にしている。 明示的なモデリングの必要性を回避するため、最近の研究では、より一般的に使用されるルールベースのアルゴリズムの代替として、オンライン強化学習(RL)アプローチを導入している。 しかし、RLベースのアプローチでは、ライブネットワークでのトレーニングがリアルタイムのパフォーマンスを低下させる可能性があるため、デプロイメント上の課題に直面している。 この課題に対処するために、オフラインRLを、ネットワーク操作に最小限の影響でLAポリシーを学習する候補とみなす。 本稿では,バッチ制約付き深層学習,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。 その結果、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た場合、最先端のオンラインRL手法の性能と一致できることが判明した。

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