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DRL Resource Scheduling in 5G MAC (논문 리뷰)5G & 6G 통신 기반 기술 2020. 9. 13. 16:38
이 논문은 5G MAC Layer의 Resource Scheduling에 DRL을 적용하는 방법에 대해 다루고 있다. 최근 Network System이 복잡해지면서 기존의 최적화 방식이나 스케쥴링 기법으로는 이를 감당하기 힘들다. 이 논문의 Learn to Schedule (LEASCH) 알고리즘은 주어진 Resource Block Group (RBG) 하나를 할당해줄 UE를 고른다. 제목: Learn to Schedule (LEASCH): A Deep reinforcement learning approach for radio resource scheduling in the 5G MAC layer. [1] 저널명 : IEEE ACCESS 출판년도 : June, 2020 저자 : F. AL-Tam, N. ..
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Distributive Dynamic Spectrum Access with DRL 논문 리뷰최신 기술동향/인공지능 (AI) 2020. 8. 17. 10:40
이번 글에서는 AI-based 5G, 6G 논문 리뷰에서 언급했던 Distributive DSA에 DRL을 적용하는 논문을 리뷰한다. 이 논문은 5G에 초점을 맞췄다기 보다는 DSA에 DRL을 적용했다는 내용에 의의가 있는 논문이라고 생각되어서 강화학습 Section에서 다루는 것이 맞다고 생각했다. 제목: Distributive Dynamic Spectrum Access through Deep Reinforcement Learning : A Reservoir Computing Based Approach [1] 저널명 : IEEE Internet of Things Journal 출판년도 : September, 2018 저자 : Hao-Hsuan Chang, Hao Song, Yang Yi, Jianzho..
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AI-Enabled Cellular Network 논문 리뷰 (5G/6G)5G & 6G 통신 기반 기술 2020. 8. 14. 11:50
이번에 리뷰할 논문은 Beyond 5G, 6G에 AI가 어떻게 쓰일 수 있을지에 대해 다룬다. 기존의 최적화 알고리즘과 다르게, 왜 AI가 사용되어야 하는지, 어떤 기술에 적용되고 있고, 연구가 진행될 분야가 무엇인지에 대해 다루고 있다. Samsung Research America의 연구진이 출판한 논문이다. 제목: Artificial Intelligence-Enabled Cellular Networks: A Critical Path to Beyond-5G and 6G [1] 저널명 : IEEE Wireless Communications 출판년도 : April, 2020 저자 : Rubayet Shafin, Lingjia Liu, Vikram Chandrasekhar, Hao Chen, Jeffrey ..
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Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent systems 논문 리뷰최신 기술동향/인공지능 (AI) 2020. 8. 6. 11:02
이번에 리뷰할 논문 [1]에서는 최근에 핫한 Deep Reinforcement Learning (DRL) 시스템 중에서도 내가 최근 가장 관심있게 보고 있는 Multi-Agent system에 대해 다룬다. 최근 5G, 6G 논문 읽고 연구를 할 때, Multi-user나 V2V system을 고려한다. 이 때 많은 논문들이 BS는 모든 Channel state을 알고 있고, 이를 토대로 User들을 Control할 수 있다는 가정을 한거나 DRL을 사용하는데, 각 User들이 같은 Environment를 보고 있다는 가정을 한다. 하지만, User 및 Vehicle들은 각자가 Monitoring하는 Channel도 다르고, V2V pair마다 Channel은 매우 Dynamic하게 변한다. 이를 고려했..