面向无线共存参数管理的无 QoS 感知状态增强可学习算法
系统与控制
2025-07-10 v2 系统与控制
摘要
高效且公平的无线频谱共存对于支持诸如 5G NR-U 和 Wi-Fi 之类的异构网络至关重要，这些网络常常争夺共享的无线资源。我们提出了一种基于状态增强约束强化学习的无线共存参数管理（CPM）通用框架。我们提出了一种新算法，QaSAL-CPM，通过在约束优化公式中直接嵌入双变量来实现状态增强，从而将其纳入智能体的观察空间。该方法使智能体能够在持续优化主要性能目标的同时，实时响应约束违规。通过对 5G NR-U 和 Wi-Fi 共存场景的大量仿真，我们展示了 QaSAL-CPM 在各种发射机密度下实现可靠的 QoS 合规性并提高了策略鲁棒性。该方法为下一代无线网络中的实时共存优化提供了可扩展且自适应的解决方案。
引用
@article{arxiv.2506.22652,
title = {QoS-aware State-Augmented Learnable Algorithm for Wireless Coexistence Parameter Management},
author = {Mohammad Reza Fasihi and Brian L. Mark},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.22652},
year = {2025}
}
备注
13 pages, 7 figures