迈向 6G 无线网络的演进：资源管理视角
网络与互联网体系结构
2021-08-29 v1 信号处理
摘要
在本文中，我们首先提出 6G 无线网络的愿景、关键性能指标、关键使能技术（KET）和业务。然后，我们强调一系列通用的资源管理（RM）挑战以及对应于每种 KET 的独特 RM 挑战。6G 中独特的 RM 挑战需要将现有的基于优化的解决方案转变为人工智能/机器学习赋能的解决方案。随后，我们针对提供进一步增强移动宽带（FeMBB）和极致超可靠低时延通信（eURLLC）业务给地面和空中用户的 6G 多频段网络，构建了一个联合网络选择与子信道分配问题。我们的解决方案凸显了多频段网络的有效性，并证明了竞争深度 Q 学习（dueling deep Q-learning）在获得高效 RM 解方面相较于深度 Q 网络（deep-Q network）和双深度 Q 网络（double deep Q-network）算法具有更快收敛速度的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2108.06527,
title = {Evolution Toward 6G Wireless Networks: A Resource Management Perspective},
author = {Mehdi Rasti and Shiva Kazemi Taskou and Hina Tabassum and Ekram Hossain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.06527},
year = {2021}
}