| 講演名 | 2012-06-21 ヘテロジーニアスネットワークにおける分散型Q-Learningを用いたCell Range Expansion(初めての研究会,初めての研究会,鉄道,車車間・路車間通信,リソース制御,スケジューリング,無線通信一般) 工藤 聡倫, 大槻 知明, |
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| 抄録(和) | ネットワークスループット向上のため,従来のマクロセル内にピコ基地局(PBS)を設置するヘテロジーニアスネットワーク(HetNet)が注目されている.PBSは主にホットスポット内ユーザ端末(UE)へサービスを供給するために設置されるが,ホットスポットエリアは場所やトラヒック量が時間的に変動するため,小さなピコセルでは覆いきれない.そのため,ピコ受信電力にバイアス値を付加することでピコセル幅を拡張するCell Range Expansion(CRE)が検討されている.CRE使用下では,マクロ基地局(MBS)からの強い干渉を避けるためセル間干渉協調(ICIC)が多くの論文で研究されている.しかし,無線サービスを受けられないoutage UE数を最小化する適切なバイアス値は,MBSとPBSの無線リソース分割比などの要因で変化し,試行錯誤的にしか求められない.また,これまでバイアス値は全UE一律に定められていたが,各UEによっても適切なバイアス値は異なる.そこで,UEにおいてQ-learningを使用することで,過去の経験からoutage UE数を最小化するようなバイアス値をUEが学習していく方法を提案する.計算機シミュレーションにより,提案法が,バイアス値を全UE一律固定で設定する場合と比較し,outage UE数を減らし,ネットワークスループットを向上させることを示す. |
| 抄録(英) | Heterogeneous networks (HetNets) that put pico base stations (PBSs) in the macro cells are necessary to improve the network throughput. PBSs are usually put around hot spots to serve UEs within that area. However, pico cell range is too small to cover the whole area, because the hot spot's location and traffic amount change dynamically. To this end, cell range expansion (CRE), which expands pico cell range by adding a bias value to pico received power during hand-over, instead of increasing pico BS power, is considered. Many studies have focused on inter-cell interference coordination (ICIC) in CRE, because macro strong transmit power harms the expanded region (ER) UEs that select PBSs by added bias value. However, to the best of our knowledge, there has been no studies on the optimal bias value that minimizes the number of outage UEs. This value depends on several factors such as the dividing ratio of radio resource between macro base stations (MBSs) and PBSs, and it is determined only by trial-and-error method. Moreover, most papers use the common bias value among all UEs, however the optimal value varys from UE to another. Thus, in this report we propose a scheme using Q-Learning that UEs learn bias values that minimize the number of outage UEs from past experience. Simulation results show that, compared to the fixed bias value, the proposed scheme reduces the number of outage UEs and improves network throughput. |
| キーワード(和) | ヘテロジーニアスネットワーク / Cell Range Expansion / picocell / 強化学習(RL) / Q-learning / multi-agent system |
| キーワード(英) | Heterogeneous network / Cell Range Expansion / picocell / Reinforcement learning (RL) / Q-learning / multi-agent system |
| 資料番号 | RCS2012-51 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
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| 開催期間 | 2012/6/14(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Radio Communication Systems (RCS) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ヘテロジーニアスネットワークにおける分散型Q-Learningを用いたCell Range Expansion(初めての研究会,初めての研究会,鉄道,車車間・路車間通信,リソース制御,スケジューリング,無線通信一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Cell Range Expansion Using Distributed Q-Learning in Heterogeneous Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ヘテロジーニアスネットワーク / Heterogeneous network |
| キーワード(2)（和/英） | Cell Range Expansion / Cell Range Expansion |
| キーワード(3)（和/英） | picocell / picocell |
| キーワード(4)（和/英） | 強化学習(RL) / Reinforcement learning (RL) |
| キーワード(5)（和/英） | Q-learning / Q-learning |
| キーワード(6)（和/英） | multi-agent system / multi-agent system |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 工藤 聡倫 / Toshihito KUDO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 Keio University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大槻 知明 / TOMOAKI Ohtsuki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 Keio University |
| 発表年月日 | 2012-06-21 |
| 資料番号 | RCS2012-51 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 89 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |