5G新空口中的无线资源分配：一种基于神经网络的方法
网络与互联网体系结构
2019-11-15 v1 神经与进化计算
摘要
第五代（5G）蜂窝网络中可分配给用户设备（UEs）的最小频时单元是资源块（RB）。RB是由一组OFDM子载波在给定时隙时长内组成的信道。5G新空口（NR）允许从15 kHz到480 kHz的大量块形状。本文中，我们解决RB向UEs分配的问题。RB在每个时隙开始时基于每个UE的信道状态进行分配。该问题基于广义比例公平（GPF）调度建立模型。然后，我们将问题建模为二维Hopfield神经网络（2D-HNN）。最后，为求解该问题，研究了2D-HNN的能量函数。仿真结果显示了所提方法的效率。
引用
@article{arxiv.1911.05294,
title = {Radio Resource Allocation in 5G New Radio: A Neural Networks Based Approach)},
author = {Madyan Alsenwi and Kitae Kim and Choong Seon Hong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.05294},
year = {2019}
}