抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ミリ波(mmWave)リンクの確立および維持は,変化する環境およびユーザ移動性およびチャネル条件に対するmmWave信号の高感受性により困難である。MmWaveリンク構成問題は,システムハードウェアとプロトコルによってサポートされる代替の有限集合から,環境不確実性の下で最適システムパラメータの探索をしばしば含む。例えば,ビーム掃引は,離散符号表からのデータ伝送のための最適なビーム(s)の同定を目的とする。ビーム掃引周期とビーム幅のような選択パラメータは,高い全体システムスループットを達成するために重要である。本論文では,mmWaveリンクを確立するとき,最適構成を知的に探索するために,マルチアームバンド(MAB)フレームワークの使用を動機づけた。MABは,一連の行動から1つの行動を順次選択するために意思決定者をガイドする強化学習フレームワークである。用例として,MABフレームワークの中で,最適ビーム掃引周期,ビーム幅,およびビーム方向をサンプル計算効率の良い帯域アルゴリズムで動的に学習できることを示した。MABによるmmWaveリンク構成設計の強化に関するいくつかの将来の研究方向を強調することによって結論を下した。【JST・京大機械翻訳】