面向下行 LEO 卫星网络的干扰感知涌现式随机接入协议
网络与互联网体系结构
2024-02-06 v1 机器学习
摘要
在本文中，我们提出了一个多智能体深度强化学习（MADRL）框架，用于训练下行低轨（LEO）卫星网络的多址接入协议。通过改进现有的学习型协议——涌现式随机接入信道（eRACH），我们提出的方法被称为 eRACH 的集中压缩涌现式信令（Ce2RACH），它可以通过交换在 MADRL 训练过程中联合学习的额外信令消息来减轻卫星间干扰。仿真表明，与 eRACH 相比，Ce2RACH 的网络吞吐量提高了高达 36.65%，而信令消息的成本随用户数量线性增长。
引用
@article{arxiv.2402.02350,
title = {Interference-Aware Emergent Random Access Protocol for Downlink LEO Satellite Networks},
author = {Chang-Yong Lim and Jihong Park and Jinho Choi and Ju-Hyung Lee and Daesub Oh and Heewook Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.02350},
year = {2024}
}
备注
2 pages, 4 figures, 1 table; submitted to IEEE for possible publication