蜂窝网络中功率控制与速率自适应的强化学习方法
最优化与控制
2016-11-22 v1 信息论
math.IT
摘要
在无线系统中通过功率控制优化无线电发射功率和用户数据速率，需要系统模型准确且即时的知识。尽管文献中对这一问题进行了广泛研究，但在实际系统可用信息有限的情况下，仍缺乏一种接近最优的有效解决方案。本文提出了一种用于无线电接入网络下行链路功率控制和速率自适应的强化学习框架，以弥补这一不足。我们提出了该学习框架的全面设计，包括系统状态的表征、通用奖励函数的设计以及控制策略的学习方法。系统级仿真表明，我们的设计能够快速学习到一种功率控制策略，为系统中的用户带来显著的节能和公平性。
引用
@article{arxiv.1611.06497,
title = {A Reinforcement Learning Approach to Power Control and Rate Adaptation in Cellular Networks},
author = {Euhanna Ghadimi and Francesco Davide Calabrese and Gunnar Peters and Pablo Soldati},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.06497},
year = {2016}
}