Self-optimization of Resource Allocation for sixth-generation mobile communication system

第六代移动通信系统资源分配自优化

• 批准号: 20K04466
• 负责人: 三木 信彦
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Kagawa University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K04466/
• 关键词: 機械学習; 無線リソース制御; 凸最適化; 6G; 自動最適化; 無線リソース割り当て

本年度は，プロポーショナルフェアネス(PF: Proportional Fairness)規範という共通の規範を用いることで凸最適化・機械学習を併用するアルゴリズムの更なる改善を行なった．(1)更なる精度の機械学習の精度改善のため前処理による検討を行い，前年度よりもさらに正確な学習結果を得ることができることを示した．(2)実運用を行いつつ学習を行う場合に課題となる，学習過程での特性劣化を解決する方法を検討した．具体的には，学習過程では複数基地局・複数周波数と接続する構成で評価を行ない，スケジューリングで特性劣化を補償する方法を適用することで，学習過程の課題を解決しつつ，(1)で示した特性と同等の特性を取得可能であることを示した．

今年，我们通过使用称为比例公平（PF）规范的通用规范来进一步改进了结合凸优化和机器学习的算法。 （1）我们进行了一项预处理研究，以进一步提高机器学习的准确性，并表明可以比上一年更准确地获得学习结果。 （2）我们已经检查了解决过程中特征恶化的方法，这在进行实际操作时是一个挑战。具体而言，显示学习过程是在连接多个基站和多个频率的配置中评估的，并且应用了通过调度来补偿特征恶化的方法，并且在学习过程中解决问题时可以获得（1）中所示的特征。

项目成果

Combined Usage of Convex Optimization and Neural Network for Resource Allocation

凸优化和神经网络结合使用进行资源分配

• 发表时间: 2020
• 作者: S. Tabuchi;I. Makino and N. Miki
• 通讯作者: I. Makino and N. Miki

Performance Evaluation of Neural Network-based Offset Optimization in Cell Range Expansion for Multiple Frequency Bands

基于神经网络的偏移优化在多频段小区范围扩展中的性能评估

• 发表时间: 2021
• 作者: Yae Shunsuke;Ikehara Masaaki;Ryuya Sembo; Nobuhiko Miki
• 通讯作者: Ryuya Sembo; Nobuhiko Miki

無線リソース割り当てにおける最適化アルゴリズムの検討

无线资源分配优化算法研究

• 发表时间: 2020
• 作者: M. Miyabe;T. Inoue;M. Inoue;S. Nakashioya;A. Tsuchiya;and K. Kishine;三木信彦，田渕翔也，牧野一生
• 通讯作者: 三木信彦，田渕翔也，牧野一生

6Gに向けた無線スケジューリングと基地局間協調技術の基礎

6G无线调度和基站间协调技术基础

• 发表时间: 2020
• 作者: Sato Lina;Shouno Kazuhiro;Tanimoto Hiroshi;Muto Cosy;Yoshino Michitaka;Moriyama Seijiro;Takahashi Chikau;三木信彦
• 通讯作者: 三木信彦

セルレンジ拡張におけるPF metricのNeural Networkを用いた近似法

小区范围扩展中使用神经网络进行 PF 度量的近似方法

• 发表时间: 2023
• 作者: Taisei MIYAMOTO;Hiroya UYAMA;Takashi KIKUCHI;Toru SASAKI;Kazumasa TAKAHASHI;Fumihiro TAMURA;Kenji KASHINE;Weihua JIANG;Akira TOKUCHI;日下祐喜，三木信彦
• 通讯作者: 日下祐喜，三木信彦