基于强化学习的部分重叠音调非协调网络干扰抑制
信号处理
2020-04-28 v1
摘要
部分重叠音调（POT）通过对发射信号引入有意频偏（FOs）而有助于在非协调多载波网络中缓解同信道干扰。本文中，我们在多个链路同时接入时频资源的密集网络中探索将部分重叠音调（POT）与强化学习（RL）结合使用。我们提出了一种基于 Q-learning 的新框架，以获得每个链路所用多载波波形的频偏（FO）。特别地，我们考虑采用基于高斯、根升余弦（RRC）和各向同性正交变换算法（IOTA）原型滤波器的滤波多音（FMT）系统。我们的仿真结果表明，所提方案在高信噪比（SNR）的加性白高斯噪声（AWGN）信道中将链路容量提升至少 30%，在严重多径衰落存在时提升更甚。对于大范围的干扰链路密度，我们展示了部分重叠音调（POT）在中断概率和多用户效率上的显著改善，其中高斯滤波器优于另外两种滤波器。
引用
@article{arxiv.2004.12029,
title = {RL-Based Interference Mitigation in Uncoordinated Networks with Partially Overlapping Tones},
author = {Mrugen Deshmukh and Md Moin Uddin Chowdhury and Sung Joon Maeng and Alphan Sahin and Ismail Guvenc},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.12029},
year = {2020}
}