論文の概要: AutoBS: Autonomous Base Station Deployment Framework with Reinforcement Learning and Digital Twin Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19647v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 00:32:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:54:10.451647
• Title: AutoBS: Autonomous Base Station Deployment Framework with Reinforcement Learning and Digital Twin Network
• Title（参考訳）: AutoBS: 強化学習とディジタルツインネットワークを備えた自律基地局配置フレームワーク
• Authors: Ju-Hyung Lee, Andreas F. Molisch,
• Abstract要約: AutoBSは6Gネットワークに最適なベースステーション(BS)を配置するための強化学習ベースのフレームワークである。 以上より,AutoBSは1つのBSに対して95%,複数のBSに対して90%を達成できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.965376509109053
• License:
• Abstract: This paper introduces AutoBS, a reinforcement learning (RL)-based framework for optimal base station (BS) deployment in 6G networks. AutoBS leverages the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm and fast, site-specific pathloss predictions from PMNet to efficiently learn deployment strategies that balance coverage and capacity. Numerical results demonstrate that AutoBS achieves 95% for a single BS, and 90% for multiple BSs, of the capacity provided by exhaustive search methods while reducing inference time from hours to milliseconds, making it highly suitable for real-time applications. AutoBS offers a scalable and automated solution for large-scale 6G networks, addressing the challenges of dynamic environments with minimal computational overhead.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、6Gネットワーク上での最適基地局(BS)配置のための強化学習(RL)ベースのフレームワークであるAutoBSを紹介する。 AutoBS は PPO (Proximal Policy Optimization) アルゴリズムと PMNet による高速でサイト固有のパスロス予測を活用して,カバレッジとキャパシティのバランスをとるデプロイメント戦略を効率的に学習する。 数値計算の結果,AutoBSは1つのBSに対して95%,複数のBSに対して90%の容量を実現し,時間からミリ秒までの推論時間を短縮し,リアルタイムアプリケーションに非常に適していることがわかった。 AutoBSは大規模6Gネットワークに対してスケーラブルで自動化されたソリューションを提供し、計算オーバーヘッドを最小限に抑えた動的環境の課題に対処する。

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