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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19647v2
• Date: Mon, 19 May 2025 06:59:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.490273
• Title: AutoBS: Autonomous Base Station Deployment with Reinforcement Learning and Digital Network Twins
• Title（参考訳）: AutoBS:強化学習とデジタルネットワークツインによる自律基地局展開
• Authors: Ju-Hyung Lee, Andreas F. Molisch,
• Abstract要約: AutoBSは6G無線アクセスネットワーク(RAN)における最適基地局(BS)展開のための強化学習フレームワークである 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ことで、AutoBSは単一のBSシナリオで網羅的な検索能力の約95%を達成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.965376509109053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces AutoBS, a reinforcement learning (RL)-based framework for optimal base station (BS) deployment in 6G radio access networks (RAN). AutoBS leverages the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm and fast, site-specific pathloss predictions from PMNet-a generative model for digital network twins (DNT). By efficiently learning deployment strategies that balance coverage and capacity, AutoBS achieves about 95% of the capacity of exhaustive search in single BS scenarios (and in 90% for multiple BSs), while cutting inference time from hours to milliseconds, making it highly suitable for real-time applications (e.g., ad-hoc deployments). AutoBS therefore provides a scalable, automated solution for large-scale 6G networks, meeting the demands of dynamic environments with minimal computational overhead.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,6G無線アクセスネットワーク(RAN)に最適な基地局(BS)を配置するための強化学習(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-DNT (Digital Network twins) の生成モデルからの高速でサイト固有のパスロス予測を利用する。 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ことで、AutoBSは単一のBSシナリオ(および複数のBSでは90%)で徹底的な検索能力の95%を達成し、推論時間を数時間からミリ秒に短縮し、リアルタイムアプリケーション(アドホックなデプロイメントなど)に非常に適している。 したがって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要求を満たす。

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