NÂNG CAO HIỆU NĂNG NGƯỜI DÙNG BIÊN BẰNG KỸ THUẬT LẬP LỊCH ĐỒNG THỜI VÀ HỌC SÂU

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Sinh Công Lâm, Bách Hưng Lưu, Nam Hoàng Nguyễn

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên, 2023

Mô tả vật lý: tr.63 - 72

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 340218

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Improving the user performance, especially for users at cell edge areas or edge users, is one of the most important requirements of 5G and 6G cellular networks which have a high densification of base stations. This paper presents the analysis and optimization of edge user performance under the dual-slope path loss model and Rayleigh fading by utilizing advanced techniques, called Joint Scheduling (JC), and Deep Q Network (DQN) utilizing Q-learning. The dual-slope path loss model is widely used to analyze the network performance of 5G and beyond since it is able to capture the attenuation properties of the real wireless transmission environment. In a JC system, a user can proactively select the base station with the highest downlink signal to communicate with. Meanwhile, the DQN dynamically adjusts the base station transmission power to adapt to change in the wireless environment. The analytical results indicate that the deployment of JC with DQN can increase the edge user performance up to 35% or 200% more than that of the system which applies DQN only or Maximum power (MP) respectively.Nâng cao hiệu năng người dùng, đặc biệt là những người dùng ở biên của vùng phủ sóng, là một trong những yêu cầu cấp thiết của mạng di động có mật độ trạm phát dày đặc như mạng 5G, 6G. Do đó, bài báo này tập trung phân tích và tối ưu hiệu năng của người dùng biên trong môi trường suy hao dual – slope và ảnh hưởng của Rayleigh pha đinh bằng cách sử dụng kỹ thuật tiên tiến của di động là lập lịch đồng thời (JC) và mạng học sâu (DQN) sử dụng thuật toán Q-learning. Mô hình suy hao dual-slope được sử dụng rộng rãi để đánh giá hiệu năng mạng vì nó có khả năng mô tả đặc điểm suy hao công suất của môi trường vô tuyến thực tế. Trong hệ thống sử dụng kỹ thuật JC, người dùng chủ động lựa chọn trạm có tín hiệu mạnh nhất để kết nối. Việc sử dụng mạng DQN cho phép các trạm cơ sở lựa chọn công suất phát phù hợp với môi trường. Các kết quả phân tích chỉ ra rằng việc sử dụng kỹ thuật lập lịch đồng thời kết hợp với DQN có thể nâng cao hiệu năng của người dùng biên tương ứng lên 35% và 200% so với trường hợp chỉ sử dụng DQN và thuật toán công suất tối đa (MP).

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR