論文の概要: Intelligent Channel Allocation for IEEE 802.11be Multi-Link Operation: When MAB Meets LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04594v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 03:19:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.509442
• Title: Intelligent Channel Allocation for IEEE 802.11be Multi-Link Operation: When MAB Meets LLM
• Title（参考訳）: IEEE 802.11beマルチリンク運用のためのインテリジェントチャネル割り当て: MAB が LLM に出会ったとき
• Authors: Shumin Lian, Jingwen Tong, Jun Zhang, Liqun Fu,
• Abstract要約: WiFi 7ではマルチリンク操作(MLO)が導入されている。 MLOは、特に高密度ネットワーク環境において、チャネル割り当てにおいて重要な課題を示す。 本稿では,MLO機能を有する高密度Wi-Fi7ネットワークにおける動的チャネル割り当て問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.374227618092602
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: WiFi networks have achieved remarkable success in enabling seamless communication and data exchange worldwide. The IEEE 802.11be standard, known as WiFi 7, introduces Multi-Link Operation (MLO), a groundbreaking feature that enables devices to establish multiple simultaneous connections across different bands and channels. While MLO promises substantial improvements in network throughput and latency reduction, it presents significant challenges in channel allocation, particularly in dense network environments. Current research has predominantly focused on performance analysis and throughput optimization within static WiFi 7 network configurations. In contrast, this paper addresses the dynamic channel allocation problem in dense WiFi 7 networks with MLO capabilities. We formulate this challenge as a combinatorial optimization problem, leveraging a novel network performance analysis mechanism. Given the inherent lack of prior network information, we model the problem within a Multi-Armed Bandit (MAB) framework to enable online learning of optimal channel allocations. Our proposed Best-Arm Identification-enabled Monte Carlo Tree Search (BAI-MCTS) algorithm includes rigorous theoretical analysis, providing upper bounds for both sample complexity and error probability. To further reduce sample complexity and enhance generalizability across diverse network scenarios, we put forth LLM-BAI-MCTS, an intelligent algorithm for the dynamic channel allocation problem by integrating the Large Language Model (LLM) into the BAI-MCTS algorithm. Numerical results demonstrate that the BAI-MCTS algorithm achieves a convergence rate approximately $50.44\%$ faster than the state-of-the-art algorithms when reaching $98\%$ of the optimal value. Notably, the convergence rate of the LLM-BAI-MCTS algorithm increases by over $63.32\%$ in dense networks.
• Abstract（参考訳）: WiFiネットワークは、世界中のシームレスな通信とデータ交換を可能にした。 IEEE 802.11be標準はWiFi 7として知られているが、マルチリンク操作(MLO)を導入している。 MLOは、ネットワークスループットとレイテンシの大幅な改善を約束するが、特に高密度ネットワーク環境では、チャネル割り当てにおいて大きな課題が生じる。 現在の研究は、静的WiFi 7ネットワーク構成におけるパフォーマンス分析とスループットの最適化に重点を置いている。 対照的に、MLO機能を有する高密度Wi-Fi7ネットワークにおける動的チャネル割り当て問題に対処する。 本稿では,新しいネットワーク性能解析機構を利用して,この課題を組合せ最適化問題として定式化する。 従来のネットワーク情報の欠如を考えると、最適なチャネル割り当てのオンライン学習を可能にするために、MAB(Multi-Armed Bandit)フレームワーク内でこの問題をモデル化する。 BAI-MCTS(Best-Arm Identification- capable Monte Carlo Tree Search)アルゴリズムは厳密な理論的解析を伴い、サンプルの複雑さとエラー確率の両方に上限を与える。 LLM-BAI-MCTS(Large Language Model, LLM)をBAI-MCTSアルゴリズムに統合することにより, サンプルの複雑性をさらに低減し, 多様なネットワークシナリオにおける一般化可能性を高める。 数値計算により,BAI-MCTSアルゴリズムは,最適値の9,8 %に達すると,最先端アルゴリズムよりも約50.44 %の速度で収束することを示した。 特に、LLM-BAI-MCTSアルゴリズムの収束率は、高密度ネットワークにおいて63.32\%以上増加する。

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