基于分层强化学习的多频段通信联合频段分配与波束管理
信号处理
2023-08-28 v1
摘要
无线网络中的多频段操作可通过利用不同频率范围传播的优势来提高数据速率。不同频段中独特的波束管理过程使频段分配复杂化，因为不仅需要考虑信道质量，还需考虑相关的波束管理开销。强化学习（RL）是多频段操作的一种有前景的方法，因为它使系统能够通过环境反馈学习并调整其行为。本文中，我们构建一个顺序决策问题以联合执行频段分配与波束管理。我们提出一种基于分层 RL（HRL）的方法，通过分离频段选择与波束管理的策略来处理该问题的复杂性。我们在基于光线追踪模拟器生成的真实信道上评估所提基于 HRL 的算法。结果表明，在真实车载信道下，所提方法在降低波束训练开销和提高数据速率方面优于传统 RL 方法。
引用
@article{arxiv.2308.13202,
title = {Joint Band Assignment and Beam Management using Hierarchical Reinforcement Learning for Multi-Band Communication},
author = {Dohyun Kim and Miguel R. Castellanos and Robert W. Heath},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.13202},
year = {2023}
}