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J-GLOBAL ID：202202265368738868   整理番号：22A0457261

異種ネットワークにおけるサービスレベル合意保証のためのスライシングフレームワーク:深層強化学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Slicing Framework for Service Level Agreement Guarantee in Heterogeneous Networks-A Deep Reinforcement Learning Approach

著者 (4件)： Zhang Heng (Shanghai Institute for Advanced Communication and Data Science, School of Information and Communication Engineering, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Xu Shugong (Shanghai Institute for Advanced Communication and Data Science, School of Information and Communication Engineering, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Zhang Shunqing (Shanghai Institute for Advanced Communication and Data Science, School of Information and Communication Engineering, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Jiang Zhiyuan (Shanghai Institute for Advanced Communication and Data Science, School of Information and Communication Engineering, Shanghai University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Wireless Communications Letters  (IEEE Wireless Communications Letters)
巻： 11  号： 1  ページ： 193-197  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2307A  ISSN： 2162-2337  CODEN： IWCLAF  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 5Gシナリオでは,ネットワークスライシングと多層不均一ネットワークが,様々なサービスのサービスレベル合意(SLA)を保証するために重要である。本レターでは,結合帯域幅スライシング比および基地局(BS)ユーザ連想を考慮した動的無線資源スライシングフレームワークを,2層異種無線ネットワークに対して提示した。このフレームワークは,2段階深層強化学習(DRL)法を通してスペクトル再利用比を最大化し,同時にネットワークスライスのSLAを保証する。特に,分散エージェント(D-エージェント)を各BSで展開し,単一BSレベルでスライシングリソースを獲得する。一方,集中エージェント(C-エージェント)は,SLAを保証するために,異種BS間の無線資源割当とユーザ連想を管理する。Copyright 2022 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： *ネットワーク ,  スペクトル ,  基地局 ,  帯域幅 ,  再利用 ,  多層 ,  エージェント
準シソーラス用語： *スライシング ,  二層 ,  異種無線ネットワーク ,  無線資源割当 ,  *異種混合ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 異種ネットワーク ,  サービスレベル合意 ,  保証 ,  スライシング ,  フレームワーク ,  深層強化学習