树 meets 变换：面向大规模单元化资源分配的混合架构
系统与控制
2025-12-30 v1 机器学习
系统与控制
摘要
资源分配是无线通信网络中的基本挑战，尤其是在动态用户负载和大规模部署场景下。虽然变换模型已显示出强大的性能，但其计算成本随用户数量呈线性增长。为此，我们提出一种新型混合树-变换架构，实现可扩展的 per-user 资源分配。该模型通过二元树压缩用户特征至全局根表示，仅对该根应用变换编码器，并通过共享解码器对每个用户的上行和下行功率进行解码。该设计实现了对数深度和线性总复杂度，使其能够在无需重新训练或架构变化的情况下高效推理大规模和可变用户集合。我们在细胞免 massive MIMO 系统中的 max-min 公平问题上对模型进行评估，证明其在接近最优性能的同时，显著减少了相对于全注意力基线的推理时间。
引用
@article{arxiv.2512.22639,
title = {Tree Meets Transformer: A Hybrid Architecture for Scalable Power Allocation in Cell-Free Networks},
author = {Irched Chafaa and Giacomo Bacci and Luca Sanguinetti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.22639},
year = {2025}
}