强化学习辅助波束成形用于5G大规模MIMO网络小区间干扰抑制
信息论
2021-07-05 v2 人工智能
网络与互联网体系结构
math.IT
摘要
波束成形是5G大规模多输入多输出（MMIMO）通信中的一项关键技术，由于无线传输信道（即空气）的特性，其受到许多损伤。由于频率复用技术，小区间干扰（ICI）是5G通信面临的主要损伤之一。在本文中，我们提出了一种强化学习（RL）辅助的全动态波束成形方法，用于5G下行链路中的ICI抑制。所提出的算法将波束成形与全动态Q学习技术相结合，以最小化ICI，并形成了一种无需信道估计的低复杂度方法。性能分析表明，与其他算法相比，在信号干扰加噪声比（SINR）和计算复杂度方面服务质量得到了提升。
引用
@article{arxiv.2103.11782,
title = {Reinforcement Learning Assisted Beamforming for Inter-cell Interference Mitigation in 5G Massive MIMO Networks},
author = {Aidong Yang and Xinlang Yue and Ye Ouyang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.11782},
year = {2021}
}
备注
There is an error in section 4 about what are the definitions of states and actions, which will affect the performance of the algorithm