用于 LTE 网络中动态频率复用的多智能体神经网络
网络与互联网体系结构
2018-01-17 v1 多智能体系统
摘要
分数频率复用技术可用于解决移动网络中的干扰问题，提升边缘用户的吞吐量。由于干扰避免技术会导致小区整体吞吐量的损失，且频谱效率随正交资源的隔离而下降，因此在可实现的覆盖范围和整体吞吐量之间存在权衡。在本文中，我们提出 MANN，一种动态多智能体频率复用方案，其中负责各小区的独立智能体基于神经网络的输入控制其配置。智能体的决策部分受协调智能体影响，后者试图最大化网络的全局度量（例如，小区边缘性能）。每个智能体使用神经网络来估计其当前环境设置下的最佳动作（即小区配置），并试图在协调智能体施加的约束下依次最大化局部度量。结果表明，我们的方案为边缘用户提供了改进的性能，将底部 5% 用户的吞吐量提高了 22%，同时保留了全频率复用情形下网络整体吞吐量的 95%。此外，我们展示了我们的方法相对于静态分数频率复用方案的改进。
引用
@article{arxiv.1801.05204,
title = {A Multi-Agent Neural Network for Dynamic Frequency Reuse in LTE Networks},
author = {Andrei Marinescu and Irene Macaluso and Luiz A. DaSilva},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.05204},
year = {2018}
}