Reinforcement learning-based hybrid spectrum resource allocation scheme for the high load of URLLC services
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ultra-reliable and low-latency communication (URLLC) in mobile networks is still one of the core solutions that require thorough research in 5G and beyond. With the vigorous development of various emerging URLLC technologies, resource shortages will soon occur even in mmWave cells with rich spectrum resources. As a result of the large radio resource space of mmWave, traditional real-time resource scheduling decisions can cause serious delays. Consequently, we investigate a delay minimization problem with the spectrum and power constraints in the mmWave hybrid access network. To reduce the delay caused by high load and radio resource shortage, a hybrid spectrum and power resource allocation scheme based on reinforcement learning (RL) is proposed. We compress the state space and the action space by temporarily dumping and decomposing the action. The multipath deep neural network and policy gradient method are used, respectively, as the approximater and update method of the parameterized policy. The experimental results reveal that the RL-based hybrid spectrum and the power resource allocation scheme eventually converged after a limited number of iterative learnings. Compared with other schemes, the RL-based scheme can effectively guarantee the URLLC delay constraint when the load does not exceed 130%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».