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非凸拓扑下 5G 以外网络的基站最优放置

信号处理 2026-07-06 v1 新兴技术
作者: Mohamed Shalma , Amr Mansour , Ahmed El-Mahdy
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摘要

本文研究在具有非凸拓扑的 realistic U 形环境中毫米波（mmWave）基站的放置问题。该问题因非凸拓扑和非凸目标函数（求和速率最大化与最大最小公平性，后者额外非光滑）而具有挑战性且 NP 难。为解决此挑战，我们将基站放置表述为马尔可夫决策过程（MDP）。然后，我们提出两种深度强化学习（DRL）技术：首先，将部署区域离散化为网格并使用深度 Q 网络（DQN）优化；其次，将 U 形区域划分为连续子空间，其中每个子空间分配一个深度确定性策略梯度（DDPG）代理，然后从分区中选择最佳基站放置。结果表明，最优放置实现了完全覆盖，并得到 Jain 指数为 0.99。此外，所提出的分区多子空间 DDPG 优于 DQN 且具有更低的复杂度。

关键词

基站放置 毫米波 非凸拓扑 马尔可夫决策过程 深度强化学习 DQN DDPG Jain 指数

引用

@article{arxiv.2607.05210,
  title  = {Optimal Base Station Placement for Beyond 5G Networks with Non-Convex Topology},
  author = {Mohamed Shalma and Amr Mansour and Ahmed El-Mahdy},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2607.05210},
  year   = {2026}
}