論文の概要: Graph Neural Networks for Resource Allocation in Interference-limited Multi-Channel Wireless Networks with QoS Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06395v1
- Date: Mon, 08 Sep 2025 07:28:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-09 14:07:04.001053
- Title: Graph Neural Networks for Resource Allocation in Interference-limited Multi-Channel Wireless Networks with QoS Constraints
- Title（参考訳）: QoS制約を考慮した干渉制限型マルチチャネル無線ネットワークにおける資源配分のためのグラフニューラルネットワーク
- Authors: Lili Chen, Changyang She, Jingge Zhu, Jamie Evans,
- Abstract要約: 最小データレートの制約を満たすことは、無線通信システムにおいて重要な課題である。
従来のディープラーニングアプローチは、損失関数とハイパーチューニングにペナルティ項を組み込むことによって、これらの制約に対処することが多い。
We build the structure of the WMMSE algorithm and extended it to a multi-channel set。
我々は,GNNベースのアルゴリズムであるJCPGNN-Mを開発し,ユーザ毎の同時マルチチャネル割り当てをサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.147078012070285
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Meeting minimum data rate constraints is a significant challenge in wireless communication systems, particularly as network complexity grows. Traditional deep learning approaches often address these constraints by incorporating penalty terms into the loss function and tuning hyperparameters empirically. However, this heuristic treatment offers no theoretical convergence guarantees and frequently fails to satisfy QoS requirements in practical scenarios. Building upon the structure of the WMMSE algorithm, we first extend it to a multi-channel setting with QoS constraints, resulting in the enhanced WMMSE (eWMMSE) algorithm, which is provably convergent to a locally optimal solution when the problem is feasible. To further reduce computational complexity and improve scalability, we develop a GNN-based algorithm, JCPGNN-M, capable of supporting simultaneous multi-channel allocation per user. To overcome the limitations of traditional deep learning methods, we propose a principled framework that integrates GNN with a Lagrangian-based primal-dual optimization method. By training the GNN within the Lagrangian framework, we ensure satisfaction of QoS constraints and convergence to a stationary point. Extensive simulations demonstrate that JCPGNN-M matches the performance of eWMMSE while offering significant gains in inference speed, generalization to larger networks, and robustness under imperfect channel state information. This work presents a scalable and theoretically grounded solution for constrained resource allocation in future wireless networks.
- Abstract（参考訳）: 最小データレートの制約を満たすことは、特にネットワークの複雑さが増大するにつれて、無線通信システムにおいて重要な課題となる。
従来のディープラーニングアプローチは、損失関数にペナルティ項を組み込んだり、ハイパーパラメータを経験的にチューニングすることで、これらの制約に対処することが多い。
しかし、このヒューリスティックな処理は理論的収束保証を与えず、実際的なシナリオではQoS要求を満たすことができないことが多い。
WMMSEアルゴリズムの構造に基づいて、まずQoS制約付きマルチチャネル設定に拡張し、結果としてWMMSE(eWMMSE)アルゴリズムが拡張され、この問題が実現可能な場合には、局所最適解に確実に収束する。
計算複雑性をさらに低減し、スケーラビリティを向上させるため、GNNベースのアルゴリズムであるJCPGNN-Mを開発した。
従来のディープラーニング手法の限界を克服するために、GNNとラグランジアンに基づく原始双対最適化手法を統合した原則的フレームワークを提案する。
ラグランジアンフレームワーク内でGNNをトレーニングすることにより、QoS制約の満足度と定常点への収束性を確保する。
JCPGNN-Mは、推論速度、より大きなネットワークへの一般化、不完全なチャネル状態情報の下での堅牢性を大幅に向上させながら、eWMMSEの性能にマッチすることを示した。
この研究は、将来の無線ネットワークにおいて、制約付きリソース割り当てのためのスケーラブルで理論的に基礎付けられたソリューションを提供する。
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