自组织毫米波网络：一种基于机器学习的功率分配方案
信号处理
2018-04-17 v1
摘要
毫米波 (mmWave) 通信有望在城市场景中提供显著的吞吐增益。为此，网络致密化是满足智能手机、平板电脑和传感设备产生的高业务量，同时克服毫米波频率下的大路径损耗和高阻塞所必需的。这些更致密的网络由用户以即插即用的方式部署小型毫米波基站 (BS) 创建。尽管这种部署方法提供了所需的密度，但 BS 的非规则部署需要分布式管理。为解决此困难，我们提出一种自组织方法，用于在超致密网络中为毫米波 BS 分配功率。所提方法由两部分组成：使用快速局部聚类的聚类，以及通过 Q-learning 的功率分配。所提方法的重要特征是其可扩展性和自组织能力，这两者都是 5G 的重要特征。我们的仿真表明，所引入的方法为所有用户提供了所需的服务质量 (QoS)，且与网络规模无关。
引用
@article{arxiv.1804.05757,
title = {Self-Organizing mmWave Networks : A Power Allocation Scheme Based on Machine Learning},
author = {Roohollah Amiri and Hani Mehrpouyan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.05757},
year = {2018}
}
备注
4 pages, 7 figures, GSMM18