| 講演名 | 2024-01-25 ［ショートペーパー］動的なシナリオにおける深層強化学習を用いたアナログビームフォーミング制御手法の性能評価 佐々木 大輔(茨城大), 王 瀟岩(茨城大), 周 行(茨城大), 梅比良 正弘(南山大), |
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| 抄録(和) | B5Gネットワークのスモールセル構成において、周波数の利用効率を向上させる一方で、セル間干渉が生じる問題がある。これを解決するために、ハードウェアが簡易的で低消費電力のアナログビームフォーミング制御手法が広く検討されてきている。本研究では、ネットワーク全体のスループットの向上を目的とした深層強化学習を用いたアナログビームフォーミング制御法を提案し、ユーザー機器が移動している動的なシナリオにおいて、シミュレーションによる性能評価を行った。 |
| 抄録(英) | As the development of small cell architecture in B5G networks, on one hand, the frequency utilization efficiency could be significantly improved, on the other hand, the inter-cell interference occurs. To solve this problem, analog beamforming which has low hardware cost and power consumption has been widely investigated. In this research, we propose a deep reinforcement learning based analog beamforming control method to maximize the total throughput of the whole network, and conduct performance evaluations through computer simulations in dynamic scenarios where user equipment moves randomly. |
| キーワード(和) | 深層強化学習 / アナログビームフォーミング / 送信電力制御 |
| キーワード(英) | Deep reinforcement learning / analog beamforming / transmit power control |
| 資料番号 | SR2023-72 |
| 発行日 | 2024-01-18 (SR) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
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| 開催期間 | 2024/1/25(から2日開催) |
| 開催地（和） | JA長野県ビル |
| 開催地（英） | Nagano-ken JA building |
| テーマ（和） | コグニティブ無線、周波数共用、異種無線融合型ネットワーク、SDN、機械学習応用、一般 |
| テーマ（英） | Cognitive Radio, Dynamic Spectrum Sharing, Heterogeneous Network, SDN, AI/ML application |
| 委員長氏名（和） | 田久 修(信州大) |
| 委員長氏名（英） | Osamu Takyu(Shinshu Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 石津 健太郎(NICT) / 矢野 一人(ATR) / 成枝 秀介(三重大) |
| 副委員長氏名（英） | Kentaro Ishidu(NICT) / Kazuto Yano(ATR) / Shusuke Narieda(Mie Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 稲森 真美子(東海大) / 李 斗煥(NTT) / タン ザカン(東工大) |
| 幹事氏名（英） | Mamiko Inamori(Tokai Univ.) / Doohwan Lee(NTT) / TRAN GIA KHANH(Tokyo Inst. of Tech) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大辻 太一(NEC) / 王 瀟岩(茨城大) / 田中 明美(MathWorks) / 須藤 克弥(電通大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Taichi Ohtsuji(NEC) / WANG Xiaoyan(Ibaraki Univ.) / Akemi Tanaka(MathWorks) / Katsuya Suto(Univ. of Electro-Comm) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Radio |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ショートペーパー］動的なシナリオにおける深層強化学習を用いたアナログビームフォーミング制御手法の性能評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Short Paper] Performance Evaluations on Deep Reinfocement Leanring based Analog Beamforming in Dynamic Senarios |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層強化学習 / Deep reinforcement learning |
| キーワード(2)（和/英） | アナログビームフォーミング / analog beamforming |
| キーワード(3)（和/英） | 送信電力制御 / transmit power control |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐々木 大輔 / Daisuke Sasaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 茨城大学(略称：茨城大) Ibaraki University(略称：Ibaraki Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 王 瀟岩 / Xiaoyan Wang |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 茨城大学(略称：茨城大) Ibaraki University(略称：Ibaraki Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 周 行 / Zhou Hang |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 茨城大学(略称：茨城大) Ibaraki University(略称：Ibaraki Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 梅比良 正弘 / Umehira Masahiro |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 南山大学(略称：南山大) Nanzan University(略称：Nanzan Univ.) |
| 発表年月日 | 2024-01-25 |
| 資料番号 | SR2023-72 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | SR-369 |
| ページ範囲 | pp.22-24(SR), |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2024-01-18 (SR) |