基于分布式随机学习的蜂窝网络时延最优用户调度与小区间干扰管理
信息论
2010-09-14 v1 math.IT
摘要
在本文中，我们针对具有 M 个基站（BS）且每个小区有 K 个用户的时延最优蜂窝下行系统，提出了一种分布式队列感知的小区内用户调度与小区间干扰（ICI）管理控制设计。每个基站分别为 K 个用户设有 K 个下行队列，这些队列具有异构的到达率与时延要求。ICI 管理控制在慢时间尺度上自适应于联合队列状态信息（QSI），而用户调度控制在更快的时间尺度上自适应于联合 QSI 与联合信道状态信息（CSI）。我们表明该问题可建模为无限 horizon 平均代价部分可观察马尔可夫决策问题（POMDP），这通常是 NP 困难的。通过利用该问题的特殊结构，我们将推导出一个等价的 Bellman 方程来求解该 POMDP 问题。为了解决分布式要求以及维度与计算复杂度问题，我们推导出了一种分布式在线随机学习算法，该算法在每个 M 基站仅需要局部 QSI 和局部 CSI。我们证明所提出的学习算法几乎必然（以概率 1）收敛，并且与各种基线相比具有显著增益。所提出的解决方案仅具有线性复杂度 O(MK)。
引用
@article{arxiv.1009.2443,
title = {Delay-Optimal User Scheduling and Inter-Cell Interference Management in Cellular Network via Distributive Stochastic Learning},
author = {Huang Huang and Vincent K. N. Lau},
journal= {arXiv preprint arXiv:1009.2443},
year = {2010}
}