論文の概要: Graph Reinforcement Learning for QoS-Aware Load Balancing in Open Radio Access Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19499v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 05:41:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.336614
• Title: Graph Reinforcement Learning for QoS-Aware Load Balancing in Open Radio Access Networks
• Title（参考訳）: オープン無線アクセスネットワークにおけるQoS対応負荷分散のためのグラフ強化学習
• Authors: Omid Semiari, Hosein Nikopour, Shilpa Talwar,
• Abstract要約: 次世代無線携帯電話ネットワークは、新興無線アプリケーションに非並列品質サービス(QoS)を提供することが期待されている。 セルの混雑は、各セルが指定されたユーザ機器(UE)を提供するのに十分な無線リソースを確保するために負荷のバランスをとることを伴う。 資源制約下でのマルチバンドOpen Radio Access Network(O-RAN)におけるGBRとBest Effort(BE)トラフィックの性能を最適化するために,新しいロードバランシング(LB)手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.411880853217908
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Next-generation wireless cellular networks are expected to provide unparalleled Quality-of-Service (QoS) for emerging wireless applications, necessitating strict performance guarantees, e.g., in terms of link-level data rates. A critical challenge in meeting these QoS requirements is the prevention of cell congestion, which involves balancing the load to ensure sufficient radio resources are available for each cell to serve its designated User Equipments (UEs). In this work, a novel QoS-aware Load Balancing (LB) approach is developed to optimize the performance of Guaranteed Bit Rate (GBR) and Best Effort (BE) traffic in a multi-band Open Radio Access Network (O-RAN) under QoS and resource constraints. The proposed solution builds on Graph Reinforcement Learning (GRL), a powerful framework at the intersection of Graph Neural Network (GNN) and RL. The QoS-aware LB is modeled as a Markov Decision Process, with states represented as graphs. QoS consideration are integrated into both state representations and reward signal design. The LB agent is then trained using an off-policy dueling Deep Q Network (DQN) that leverages a GNN-based architecture. This design ensures the LB policy is invariant to the ordering of nodes (UE or cell), flexible in handling various network sizes, and capable of accounting for spatial node dependencies in LB decisions. Performance of the GRL-based solution is compared with two baseline methods. Results show substantial performance gains, including a $53\%$ reduction in QoS violations and a fourfold increase in the 5th percentile rate for BE traffic.
• Abstract（参考訳）: 次世代無線セルネットワークは、リンクレベルのデータレートなど、厳格なパフォーマンス保証を必要とする、新興無線アプリケーションのための非並列品質サービス(QoS)を提供すると期待されている。 これらのQoS要件を満たす上で重要な課題は、各セルが指定されたユーザ機器(UE)を提供するのに十分な無線リソースを確保するために、負荷のバランスをとることを含む、セルの混雑防止である。 本研究では,QoS と資源制約下でのマルチバンド Open Radio Access Network (O-RAN) における保証ビットレート (GBR) とBest Effort (BE) トラフィックの性能を最適化するために,新しい QoS 対応ロードバランシング (LB) アプローチを開発した。 提案したソリューションは、グラフニューラルネットワーク(GNN)とRLの交差する強力なフレームワークであるグラフ強化学習(GRL)の上に構築されている。 QoS対応のLBはマルコフ決定プロセスとしてモデル化され、状態はグラフとして表現される。 QoSの考慮事項は状態表現と報酬信号の設計の両方に統合される。 次に、LBエージェントは、GNNベースのアーキテクチャを利用するDQN(Deep Q Network)を使用して、非政治デュエルを使用して訓練される。 この設計により、LBポリシーはノードの順序(UEまたはセル)に不変であり、様々なネットワークサイズを扱う柔軟性があり、LB決定における空間ノードの依存関係を考慮できる。 GRLベースのソリューションの性能を2つのベースライン法と比較した。 その結果、QoS違反の53.5%の削減、BEトラフィックの5番目のパーセンタイルレートの4倍の上昇など、大幅なパフォーマンス向上が見られた。

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