能量收集与频谱共享赋能的 6G 网络中的 AoI 最小化
系统与控制
2021-07-02 v1 系统与控制
摘要
频谱共享是解决频谱匮乏问题的方法。本文研究一种新颖的基于 AI 的频谱共享与能量收集系统,其中信息新鲜度(AoI)得到保障。系统包含一个拥有频谱访问权限的主用户和一个次用户。次用户是一个能量收集传感器,意图机会式使用主用户频谱。该问题被建模为部分可观测马尔可夫决策过程(POMDPs),并采用两种方法求解:深度 Q 网络(DQN)与竞争双深度 Q 网络(D3QN),以获得最优策略。目的是在重叠(overlay)与底层(underlay)两种模式下,依据自身状态在每个时隙自适应选择最佳动作,以最小化次用户的平均 AoI。最后,通过仿真实验评估所提方案相较于重叠模式的有效性。结果表明,所提系统的平均 AoI 小于仅含重叠模式的现有模型。平均用户接入率从重叠模式的 30% 提升至 DQN 的 45% 与 D3QN 的 48%。
引用
@article{arxiv.2107.00340,
title = {AoI Minimization in Energy Harvesting and Spectrum Sharing Enabled 6G Networks},
author = {Amir Hossein Zarif and Paeiz Azmi and Nader Mokari and Mohammad Reza Javan and Eduard Jorswieck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.00340},
year = {2021}
}