NÂNG CAO HIỆU NĂNG NGƯỜI DÙNG BIÊN BẰNG KỸ THUẬT LẬP LỊCH ĐỒNG THỜI VÀ HỌC SÂU | Hưng | TNU Journal of Science and Technology

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

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 13/02/23                Ngày hoàn thiện: 27/04/23                Ngày đăng: 28/04/23

Các tác giả

1. Lưu Bách Hưng, Trường Đại học Công nghệ - ĐH Quốc gia Hà Nội
2. Lâm Sinh Công Email to author, Trường Đại học Công nghệ - ĐH Quốc gia Hà Nội
3. Nguyễn Nam Hoàng, Trường Đại học Công nghệ - ĐH Quốc gia Hà Nội

Tóm tắt


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).

Từ khóa


Người dùng biên; 5G; 6G; Lập lịch đồng thời; Học sâu

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo


[1] M. Agiwal, A. Roy, and N. Saxena, “Next generation 5g wireless networks: A comprehensive survey,” IEEE Communications Surveys Tutorials, vol. 18, no. 3, pp. 1617–1655, 2016.

[2] T. N. H. Holma and A. Toskala, 5G Technology: 3GPP New Radio, Wiley, December 2019.

[3] L. Daewon, S. Hanbyul, B. Clerckx, E. Hardouin, D. Mazzarese, S. Nagata, and K. Sayana, “Coordinated multipoint transmission and reception in LTE-advanced: deployment scenarios and operational challenges,” IEEE Commun. Mag., vol. 50, no. 2, pp. 148–155, 2012.

[4] S. Y. Jung, H. K. Lee, and S. L. Kim, “Worst-Case User Analysis in Poisson Voronoi Cells,” IEEE Commun. Lett., vol. 17, no. 8, pp. 1580–1583, August 2013.

[5] 3GPP, “Evolved universal terrestrial radio access (e-utra); further advancements for e-utra physical layer aspects,” Technical Specification (TS) 36.300 version 9.4.0 Release 9, 3rd Generation Partnership Project (3GPP), 2018, pp.1 – 178.

[6] F. Meng, P. Chen, L. Wu, and J. Cheng, “Power allocation in multi-user cellular networks: Deep reinforcement learning approaches,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 19, no. 10, pp. 6255– 6267, 2020.

[7] B. Jang, M. Kim, G. Harerimana, and J. W. Kim, “Q-learning algorithms: A comprehensive classification and applications,” IEEE Access, vol. 7, pp. 133653–133667, 2019.

[8] L. Zhong, X. Ji, Z. Wang, J. Qin, and G.-M. Muntean, “A q-learning driven energy-aware multipath transmission solution for 5g media services,” IEEE Transactions on Broadcasting, vol. 68, no. 2, pp. 559–571, 2022.

[9] W. S. Afifi, A. A. El-Moursy, M. Saad, S. M. Nassar, and H. M. El-Hennawy, “A novel scheduling technique for improving cell-edge performance in 4G/5G systems,” Ain Shams Engineering Journal, vol. 12, no. 1, pp. 487-495, 2021.

[10] H. Mariam, I. Ahmed, S. Ali, M. I. Aslam, and I. U. Rehman, “Performance of Millimeter Wave Dense Cellular Network Using Stretched Exponential Path Loss Model,” Electronics, vol. 11, no. 24, 2022, Art. no. 4226.

[11] 3GPP, “5G; Study on channel model for frequencies from 0.5 to 100 GHz,” Technical Report (TR) 38.901 version 14.3.0 Release 14, 3rd Generation Partnership Project (3GPP), 2018, pp. 1 – 103.

[12] 3GPP, “Study on nr positioning support,” Technical Report (TR) 38.85 version 16, 3rd Generation Partnership Project (3GPP), 2018, pp. 1 – 197.

[13] 3GPP, “5G; NR; Base Station (BS) radio transmission and reception,” Technical Specification (TS) 38.104 version 15.3.0 Release 15, 3rd Generation Partnership Project (3GPP), 2018, pp. 1 – 160.




DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.7316

Các bài báo tham chiếu

  • Hiện tại không có bài báo tham chiếu
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên
Phòng 408, 409 - Tòa nhà Điều hành - Đại học Thái Nguyên
Phường Tân Thịnh - Thành phố Thái Nguyên
Điện thoại: 0208 3840 288 - E-mail: jst@tnu.edu.vn
Phát triển trên nền tảng Open Journal Systems
©2018 All Rights Reserved