Joint Admission and Power Control for Massive Connections via Graph Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
The sixth-generation mobile communication system (6G) puts forward higher requirement for connection density, which is difficult to meet with the existing resource management schemes in real time. In this paper, we investigate the graph neural network (GNN) based algorithms for supporting the massive connectivity in 6G. Using the power intensity of the received signal or signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) as a measure of communication quality, we aim to maximize the number of links that meet quality of service (QoS) requirements in a given area through joint admission and power control. Specifically, we consider two models. Among them, the blocking interference model presets the transmit power of the link in advance, and only needs admission control. After the original problem is converted to the maximum independent set (MIS) problem, we design a solution based on graph convolution network (GCN) and Q-learning. The accumulative interference model considers all the interference in the scene and controls the power and access jointly. For this model, we propose an algorithm based on graph attention network (GAT). Simulations demonstrate that the proposed GNN based algorithms preserve small computation time and achieve significant performance gain even with large network scale. As such, they are very suitable for the 6G scenario with massive connections.
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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 | 0,001 |
| 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 ».