面向 6G 的 AI 驱动优先级与拍卖频谱管理
系统与控制
2024-01-15 v1 网络与互联网体系结构
系统与控制
信号处理
摘要
在本文中，我们提出了一种感知服务质量（QoS）的基于优先级的频谱管理方案，以保障 5G 及其后续代（包括第 6 代，6G）中垂直行业参与者（VSP）所需的最低比特率。VSP 被视为频谱租赁者，从作为频谱授权方和拍卖方的移动网络运营商（MNO）的角度优化网络的整体频谱效率。我们利用改进的 Vickrey-Clarke-Groves（VCG）拍卖机制向其分配频谱，其中 QoS 和投标者的真实性被视为 VSP 优先级排序的两个重要参数。仿真借助深度确定性策略梯度（DDPG）这一基于深度强化学习（DRL）的算法完成。仿真结果表明，部署 DDPG 算法带来了显著优势。具体而言，所提出的频谱管理方案的效率约为 85%，而传统拍卖方法的效率仅为 35%。
引用
@article{arxiv.2401.06484,
title = {AI-enabled Priority and Auction-Based Spectrum Management for 6G},
author = {Mina Khadem and Farshad Zeinali and Nader Mokari and Hamid Saeedi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.06484},
year = {2024}
}
备注
To be published in the proceedings of the 2024 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC)