毫米波多连接场景中的基于学习的链路调度
信号处理
2020-03-06 v1 机器学习
网络与互联网体系结构
机器学习
摘要
多连接正作为一种有前景的方案涌现，以为毫米波频段提供可靠通信与无缝连接。由于此类高频段的阻塞敏感性，与多个小区的连接可大幅提升网络在吞吐量与可靠性方面的性能。然而，低效的链路调度（即连接的过度与不足配置）会导致高干扰与高能耗，或无法满足用户服务质量（QoS）要求。本文中，我们提出一种基于学习的方案，能够学习并预测最优链路调度，以满足用户 QoS 要求同时避免通信中断。此外，我们将所提方法与两种基线方法及假设完美信道知识的 genie-aided 链路调度进行比较。我们表明，该基于学习的方案接近最优并优于基线方法。
引用
@article{arxiv.2003.02651,
title = {Learning-Based Link Scheduling in Millimeter-wave Multi-connectivity Scenarios},
author = {Cristian Tatino and Nikolaos Pappas and Ilaria Malanchini and Lutz Ewe and Di Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.02651},
year = {2020}
}