論文の概要: Graph Attention Network for Optimal User Association in Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16347v1
• Date: Thu, 22 May 2025 08:00:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.133227
• Title: Graph Attention Network for Optimal User Association in Wireless Networks
• Title（参考訳）: 無線ネットワークにおける最適ユーザアソシエーションのためのグラフアテンションネットワーク
• Authors: Javad Mirzaei, Jeebak Mitra, Gwenael Poitau,
• Abstract要約: セルラーネットワークにおけるユーザアソシエーション(UA)の抽象化に基づく最適化を提案し,解析し,省エネ性を向上させる。 レガシーアプローチとの比較は、提案されたアプローチの優位性を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5034434329837563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With increased 5G deployments, network densification is higher than ever to support the exponentially high throughput requirements. However, this has meant a significant increase in energy consumption, leading to higher operational expenditure (OpEx) for network operators creating an acute need for improvements in network energy savings (NES). A key determinant of operational efficacy in cellular networks is the user association (UA) policy, as it affects critical aspects like spectral efficiency, load balancing etc. and therefore impacts the overall energy consumption of the network directly. Furthermore, with cellular network topologies lending themselves well to graphical abstractions, use of graphs in network optimization has gained significant prominence. In this work, we propose and analyze a graphical abstraction based optimization for UA in cellular networks to improve NES by determining when energy saving features like cell switch off can be activated. A comparison with legacy approaches establishes the superiority of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 5Gデプロイメントの増加により、指数関数的に高いスループット要件をサポートするために、ネットワーク密度がこれまで以上に高くなる。 しかし、これはエネルギー消費の大幅な増加を意味しており、ネットワーク事業者がネットワークエネルギー節約(NES)の改善に急激なニーズを生んでいるため、運用費(OpEx)の上昇につながっている。 セルラーネットワークにおける運用効率の重要な決定要因はユーザアソシエーション(UA)ポリシーであり、スペクトル効率、負荷分散など重要な側面に影響を与えるため、ネットワーク全体のエネルギー消費に直接影響を及ぼす。 さらに、セルラーネットワークのトポロジがグラフィカルな抽象化にうまく寄与しているため、ネットワーク最適化におけるグラフの利用が顕著に普及している。 本研究では,セルスイッチオフなどの省エネ機能をいつ有効化できるかを判断することで,セルネットワークにおけるUAのグラフィカルな抽象化に基づく最適化を提案し,解析する。 レガシーアプローチとの比較は、提案されたアプローチの優位性を確立する。

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