一种用于 6G HAPS 网络中时延感知小区切换的轻量级机器学习方法
网络与互联网体系结构
2024-02-21 v1 信号处理
摘要
本研究探讨了将高空平台站（HAPS，一种非地面网络节点）集成到小区切换范式中以实现节能。通过这样做，可以实现可持续性和普遍连接的目标。此外，还采用了一种时延感知方法，其中尊重用户的时延分布，即我们尝试以尽力而为的策略满足用户的延迟要求。为此，设计了一种新颖、简单且轻量级的 Q-learning 算法来解决小区切换优化问题。在模拟活动中，从能耗和服务质量（QoS）的角度考察了基站间不同的干扰场景和时延情况，结果证实了所提出的 Q-learning 算法的有效性。
引用
@article{arxiv.2402.13096,
title = {A Lightweight Machine Learning Approach for Delay-Aware Cell-Switching in 6G HAPS Networks},
author = {Görkem Berkay Koç and Berk Çiloğlu and Metin Ozturk and Halim Yanikomeroglu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.13096},
year = {2024}
}