干扰信道的分散式深度调度
信息论
2017-11-03 v1 math.IT
摘要
本文研究干扰信道（IC）中的分散式调度问题。在此设定下，每个发射机（TX）接收到关于全局多用户信道状态的任意量反馈，并基于此决定发送或保持静默，且与其他 TX 无任何通信。尽管已提出许多方法在可靠信道状态信息（CSI）存在时解决链路调度问题，但在每个 TX 处存在任意信道不确定性时寻找最优鲁棒传输策略多年来仍难以实现。本工作中，我们将链路调度问题重新表述为分散式分类问题，并提议使用协作深度神经网络（C-DNNs）来解决该问题。经过充分训练后，使用 C-DNNs 获得的调度可灵活适应分散式 CSI 配置，从而优于其他调度算法。
引用
@article{arxiv.1711.00625,
title = {Decentralized Deep Scheduling for Interference Channels},
author = {Paul de Kerret and David Gesbert and Maurizio Filippone},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.00625},
year = {2017}
}
备注
Submitted to the 2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)