論文の概要: Opportunistic Routing in Wireless Communications via Learnable State-Augmented Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03736v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 18:44:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 15:50:54.846120
• Title: Opportunistic Routing in Wireless Communications via Learnable State-Augmented Policies
• Title（参考訳）: 学習可能な状態拡張ポリシによる無線通信のオポチュニティルーティング
• Authors: Sourajit Das, Navid NaderiAlizadeh, Rahul Mangharam, Alejandro Ribeiro,
• Abstract要約: 本稿では,大規模無線通信ネットワークにおけるパケットベースの情報ルーティングの課題に対処する。 機会的ルーティングは、無線通信の放送特性を利用して、最適な転送ノードを動的に選択する。 ネットワーク内のソースノードが処理する全情報の最大化を目的とした,状態拡張(SA)に基づく分散最適化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.80660533499943
• License:
• Abstract: This paper addresses the challenge of packet-based information routing in large-scale wireless communication networks. The problem is framed as a constrained statistical learning task, where each network node operates using only local information. Opportunistic routing exploits the broadcast nature of wireless communication to dynamically select optimal forwarding nodes, enabling the information to reach the destination through multiple relay nodes simultaneously. To solve this, we propose a State-Augmentation (SA) based distributed optimization approach aimed at maximizing the total information handled by the source nodes in the network. The problem formulation leverages Graph Neural Networks (GNNs), which perform graph convolutions based on the topological connections between network nodes. Using an unsupervised learning paradigm, we extract routing policies from the GNN architecture, enabling optimal decisions for source nodes across various flows. Numerical experiments demonstrate that the proposed method achieves superior performance when training a GNN-parameterized model, particularly when compared to baseline algorithms. Additionally, applying the method to real-world network topologies and wireless ad-hoc network test beds validates its effectiveness, highlighting the robustness and transferability of GNNs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模無線通信ネットワークにおけるパケットベースの情報ルーティングの課題に対処する。 この問題は、各ネットワークノードがローカル情報のみを使用して動作する制約付き統計学習タスクとして構成されている。 機会的ルーティングは、無線通信のブロードキャスト特性を利用して、最適な転送ノードを動的に選択し、情報を複数の中継ノードを介して同時に目的地に到達することを可能にする。 そこで本稿では,ネットワーク内のソースノードが処理する全情報の最大化を目的とした,状態拡張(SA)に基づく分散最適化手法を提案する。 問題定式化はグラフニューラルネットワーク(GNN)を利用し、ネットワークノード間のトポロジ的接続に基づいてグラフ畳み込みを行う。 教師なし学習パラダイムを用いて、GNNアーキテクチャからルーティングポリシーを抽出し、様々なフローにまたがるソースノードの最適決定を可能にする。 数値実験により,提案手法はGNNパラメータ化モデルのトレーニングにおいて,特にベースラインアルゴリズムと比較して優れた性能を発揮することが示された。 さらに、実世界のネットワークトポロジと無線アドホックネットワークテストベッドにこの手法を適用することで、GNNの堅牢性と転送性を明らかにする。

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