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J-GLOBAL ID：202002280394517794   整理番号：20A0813881

5G異種ネットワークのための資源管理における深層強化学習の応用に関する調査【JST・京大機械翻訳】

A Survey on Applications of Deep Reinforcement Learning in Resource Management for 5G Heterogeneous Networks

著者 (2件)： Lee Ying Loong (Universiti Tunku Abdul Rahman,Selangor,Malaysia) ,  Qin Donghong (Universiti Tunku Abdul Rahman,Selangor,Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： APSIPA ASC  ページ： 1856-1862  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異種ネットワーク(HetNet)は,モバイルトラヒックの爆発的成長を支援する第5世代(5G)通信のためのキー技術と見なされてきた。マクロセル内に小セルを展開することにより,HetNetsはネットワーク容量を高め,特にホットスポットと屋内領域においてより多くのユーザをサポートすることができる。それにもかかわらず,このようなネットワークに対する資源管理は,小セルとマクロセル間の干渉が生じるため,従来のセルラネットワークと比較してより複雑になり,その結果,サービスの品質がより挑戦的になる。深い強化学習(DRL)における最近の進歩は,5G HetNetのための資源管理におけるその応用を触発した。本論文では,5G HetNetに対する資源管理におけるDRLの応用に関する調査を行った。特に,エネルギー収穫,ネットワークスライシング,認知HetNet,協調多点伝送,および大規模データを含む様々な領域における5G HetNetに対するDRLベースの資源管理方式をレビューした。5G HetNetのためのDRLベース資源管理における現在の進歩における欠点と研究ギャップに関するいくつかの光を明らかにするために,調査した研究に関する洞察のある比較要約と解析を提供した。最後に,いくつかのオープン問題と将来方向を示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 通信 ,  資源管理 ,  *強化学習 ,  *ネットワーク ,  携帯電話 ,  ホットスポット ,  マクロセル
準シソーラス用語： 大規模データ ,  スライシング ,  エネルギーハーベスティング ,  セルラーネットワーク ,  ネットワーク容量 ,  *異種混合ネットワーク ,  *第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 5G ,  異種ネットワーク ,  資源管理 ,  深層強化学習 ,  応用 ,  調査