文档名：无蜂窝毫米波大规模MIMO系统基于深度强化学习的节能睡眠策略
摘要：为了提升无蜂窝毫米波大规模MIMO(Cell-Freemillimeter-WavemassiveMIMO,CFmmWavemMIMO)系统总能量效率,本文研究时变信道环境中接入点(AccessPoint,AP)睡眠节能机制.将AP开关切换(APSwitchON-OFF,ASO)策略看作一个马尔可夫决策过程,使用深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)工具解决AP开关问题.引入干扰感知技术和局部敏感哈希检索方法减少代理与复杂环境的交互以及样本偏差,构造了一个新的效用函数,在严格用户服务质量(QualityofService,QoS)约束下更好地权衡总能效和可达速率性能.通过对效用函数离散化分级处理,将状态空间映射为更小的分级状态空间,以加快决斗深度Q网络(DuelingDeepQ-Network,DuelingDQN)的收敛速度.仿真结果证明了该方案的稳定性、收敛性和严格QoS约束下的总能效性能优势.
Abstract：Toimprovetheglobalenergy-efficiency(GEE)performanceincell-freemillimeter-wavemassiveMIMO(CFmmWavemMIMO)systems,theaccesspoints(APs)sleep-modetechniquesindynamictime-varyingchannelsarein-vestigated.TheAPswitchON-OFF(ASO)strategyisformulatedasaMarkovdecisionprocess.Thus,adeepreinforce-mentlearning(DRL)modelcanbeusedtosolvetheAPactivationproblem.Theinterference-awaremethodandthelocali-ty-sensitivehashingmethodareintroducedtoreducesamplebiasandinteractionbetweenagentsandcomplexenviron-ments.AnovelcostfunctionisconstructedtoachieveabetterbalancebetweenGEEandachievablerateunderthestrictqualityofservice(QoS)constraints.InordertoacceleratetheconvergenceoftheduelingdeepQ-Network(DQN),thestatespaceismappedtothesmallerhierarchicalstatespacebydiscretizingthecostfunction.Simulationresultshavedem-onstratedtheperformanceadvantageoftheconvergenceofdeepreinforcementlearningandGEEunderthestrictQoScon-straint.
作者：何云 申敏 王蕊 张梦 Author：HEYun SHENMin WANGRui ZHANGMeng
作者单位：重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;重庆邮电大学通信核心芯片、协议及系统应用团队,重庆400065重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(10)
分类号：TN929.5
关键词：无蜂窝 毫米波 深度强化学习 AP开关切换 能效
Keywords：cell-free millimeter-wave deepreinforcementlearning accesspointswitchon-off energy-efficiency
机标分类号：
在线出版日期：2024年1月17日
基金项目：无蜂窝毫米波大规模MIMO系统基于深度强化学习的节能睡眠策略[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(10)何云 申敏 王蕊 张梦为了提升无蜂窝毫米波大规模MIMO(Cell-Freemillimeter-WavemassiveMIMO,CFmmWavemMIMO)系统总能量效率,本文研究时变信道环境中接入点(AccessPoint,AP)睡眠节能机制.将AP开关切换(APSwitchON-OFF,ASO)策略看...参考文献和引证文献
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