文档名：5G异构网络中基于多目标ActorCritic的资源分配
摘要：在5G异构网络(heterogeneousnetwork,HetNet)中广泛部署小基站可以提高网络容量和用户速率,但密集部署也会产生严重干扰和更高能耗问题.为了最大化网络能量效率(energyefficiency,EE)并保证用户服务质量(qualityofservice,QoS),提出了一种在小蜂窝基站中嵌入能量收集器供电的资源分配方案.首先,针对网络系统的下行链路,将频谱和小基站发射功率分配问题建模为联合优化系统能效和用户满意度的多目标优化问题.其次,提出了基于深度强化学习的多目标演员-评论家(multi-objectiveactor-critic,MAC)资源分配算法求解所建立的优化模型.最后,仿真结果表明,相比于其他传统学习算法,能量效率提高了11.96%～12.37%,用户满意度提高了11.45%～27.37%.
Abstract：Thewidespreaddeploymentofsmallbasestationsin5Gheterogeneousnetworks(HetNet)canimprovenetworkcapacityanduserrates,butthedensedeploymentwillalsocausesevereinterferenceandhigherenergyconsumptionproblems.Inordertomaximizethenetworkenergyefficiency(EE)andguaranteetheuserqualityofservice(QoS),thispaperpresentsaresourceallocationschemethatembedsenergyharvesterpowersupplyinsmallcellbasestations.Firstly,forthedownlinkofthenetworksystem,thespectrumandsmallbasestationtransmitpowerallocationproblemwasmodeledasamulti-objectiveoptimizationproblemtojointlyoptimizesystemenergyefficiencyandusersatisfaction.Secondly,amulti-objectiveactor-critic(MAC)resourceallocationalgorithmbasedondeepreinforcementlearningwasproposedtosolvetheestablishedoptimizationmodel.Finally,simulationresultsshowthatcomparedwithothertraditionallearningalgorithms,theenergyefficiencyoftheproposedalgorithmisimprovedby11.96%～12.37%,andtheusersatisfactionisimprovedby11.45%～27.37%.
作者：曾韦健 李晖 Author：ZengWeijian LiHui
作者单位：南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044中国航空研究院研究生院扬州225006
刊名：国外电子测量技术 ISTIC
Journal：ForeignElectronicMeasurementTechnology
年，卷(期)：2024, 43(6)
分类号：TN929.5
关键词：5G异构网络 能量效率 用户满意度 多目标优化 深度强化学习
Keywords：5Gheterogeneousnetwork energyefficiency usersatisfaction multi-objectiveoptimization deepreinforce-mentlearning
机标分类号：TP311TN929.5TP18
在线出版日期：2024年7月12日
基金项目：国家自然科学基金，江苏省基础研究计划，无锡市科技创新创业资金项目5G异构网络中基于多目标Actor-Critic的资源分配[
期刊论文] 国外电子测量技术--2024, 43(6)曾韦健 李晖在5G异构网络(heterogeneousnetwork,HetNet)中广泛部署小基站可以提高网络容量和用户速率,但密集部署也会产生严重干扰和更高能耗问题.为了最大化网络能量效率(energyefficiency,EE)并保证用户服务质量(qualityofs...参考文献和引证文献
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