QaSAL：面向 5G NR-U/Wi-Fi 共存的 QoS 感知状态增强可学习算法
网络与互联网体系结构
2025-12-16 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
随着无线连接需求的不断增加，确保多种无线电接入技术在共享未授权频谱中的高效共存已成为重要问题。本文聚焦于优化媒体访问控制（MAC）参数，以增强未授权频谱中 5G 新无线电（NR-U）与 Wi-Fi 网络在具有多种优先级业务的流量条件下的共存性能。在此背景下，我们通过引入 QoS 感知状态增强可学习（QaSAL）框架来解决共存参数管理问题，旨在改善各种流量条件下的网络性能。我们的方法通过增强状态表示中的约束信息，实现动态策略调整以有效执行 QoS 要求。仿真结果验证了 QaSAL 在管理 NR-U 与 Wi-Fi 共存方面的有效性，在满足高优先级业务延迟约束的同时展示了改进的信道接入公平性。
引用
@article{arxiv.2503.00259,
title = {QaSAL: QoS-aware State-Augmented Learnable Algorithms for Coexistence of 5G NR-U/Wi-Fi},
author = {Mohammad Reza Fasihi and Brian L. Mark},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.00259},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 6 figures, 1 table, 2 algorithms