多频段通信的分层强化学习联合频段分配和波束管理
摘要：多频操作在无线网络中可以通过利用不同频段的传播优势来提高数据速率。不同频段中的独特波束管理程序使频段分配变得复杂，因为它们不仅需要考虑信道质量，还需要考虑相关的波束管理开销。强化学习（RL）是一种有希望的多频操作方法，因为它使系统能够通过环境反馈学习和调整其行为。在本文中，我们建立了一个序贯决策问题，来共同完成频段分配和波束管理。我们提出了一种基于分层RL（HRL）的方法，通过分离频段选择和波束管理的策略来处理问题的复杂性。我们通过基于射线追踪模拟器生成的真实信道对所提出的HRL算法进行评估。我们的结果表明，在现实的车载信道下，所提出的方法在减少波束训练开销和提高数据速率方面优于传统的RL方法。
作者：Dohyun Kim, Miguel R. Castellanos, Robert W. Heath Jr
论文ID：2308.13202
分类：Signal Processing
分类简称：eess.SP
提交时间：2023-08-28