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5G自组网中的延迟最小化方法(20字)
可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectICTExpress 8(2022)7www.elsevier.com/locate/icte一种最小化自组网时延的深度学习方法Kiril Danilchenkoa,Rina Azoulayb,Rina,Shulamit Rechesb,YoramHaddadba以色列Beer-Sheva内盖夫本古里安大学电气和计算机工程学院b以色列耶路撒冷耶路撒冷理工学院计算机科学系接收日期:2021年9月19日;接收日期:2022年1月5日;接受日期:2022年1月8日2022年1月21日在线提供摘要在处理5G中的自组织网络时,传输延迟是一个关键指标,特别是对于实时应用和多媒体。 在本文中,我们描述的挑战,管理移动自组网(MANET)的基础上多跳时隙时分多址(TDMA)下的路由延迟最小化异构流量。特别是,我们认为,TDMA中的请求调度和功率控制,用于在根据请求的优先级确定权重时最小化总的加权端到端分组延迟。还介绍了使用深度学习的延迟最小化网络(DMNet)。仿真结果表明,DMNet优于其他国家的最先进的方法。我们的方法是最早利用DNN通过调度和功率控制来解决端到端延迟最小化的方法之一。版权所有2022作者。出版社:Elsevier B.V.代表韩国通信和信息科学研究所这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。关键词:5G及以后;延迟最小化; MANET;深度学习; TDMA1. 介绍服务质量(QoS)标准(如低延迟)对于5G及更高级别的网络至关重要。虽然多节点并行传输数据包已成为一种常见的情况下,相互干扰导致拥塞,导致高的端到端延迟。因此,干扰感知低延迟通信仍然是这些网络中的关注点。本文研究了在给定调度请求和预定路由模式的情况下,基于时间的多跳无线系统中的功率控制和时隙此外,我们考虑传输优先级,根据不同的使用情况。例如,实时视频应用程序将获得比消息应用程序更高的优先级。因此,每个路由都被分配了一个数字优先级,反映了该请求(路由)的延迟敏感度。挑战是在给定这些优先级的情况下最小化加权延迟这项工作得到了Win领导下的以色列创新局的部分支持。Win是以色列无线智能网络联盟*通讯作者。电子邮件地址:kirild@post.bgu.ac.il( K.Danilchenko ) , azrina@g.jct.ac.il ( R.Azoulay ) ,reches@g.jct.ac.il(S.Reches),haddad@g.jct.ac.il(Y.Haddad)。同行审议由韩国通信研究所负责教育与信息科学(KICS)。https://doi.org/10.1016/j.icte.2022.01.004穷举搜索或优化算法是最常用的高级解决方案。尽管它们的实用性,基于搜索的解决方案遭受运行时问题。在文献中,已经描述了完全或部分解决上述挑战的不同方法。Wi等人[1]考虑了最小化战术移动自组织网络的延迟问题,其中流量应在满足QoS要求的同时迅速交付。他们考虑的情况下,任务的关键性的战术交通动态变化,并引入DRL演员-评论家算法来确定TDMA调度策略,以最大限度地减少加权端到端延迟。Haoxiang [2]利用混合进化算法,遗传算法-模拟退火(GASA),通过最小化延迟,分组中的错误率和通信中的噪声来管理齿轮网络中的功率利用。Chen等人[3]描述了最近利用深度学习(DL)进行无线网络优化的努力。根据She等人[4]的说法,未来的6G网络将需要通过应用DL来实现低延迟服务。上述研究都没有考虑使用机器学习(ML)方法来解决给定传输请求流的调度与功率控制的联合问题。相比在上面简要介绍的最先进的方法中,我们提出了一种基于深度神经网络(DNN)的解决方案来解决2405-9595/© 2022作者。 由Elsevier B.V.代表韩国通信和信息科学研究所出版。这是一CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。K. 达尼尔琴科河Azoulay,S.Reches等人ICT Express 8(2022)78i、jLQIIjK∈{}KQIQIxi j≤1,n∈E(4)来自源i1的消息的传输列表Ij具有两个输入层的全连接神经网络,QIj=1移动自组网中的联合功率控制和时间调度问题。这项研究的贡献可归纳如下。据我们所知,我们是第一个使用DNN来解决移动自组网中的功率控制和TDMA挑战,以最大限度地减少端到端通信延迟。此外,我们的方法在利用DNN通过功率控制和调度来解决端到端延迟最小化方面是独特的。其次,进行了仿真,以验证所提出的方法的性能。仿真结果表明,与现有方法相比,所提DNN算法在功率分配和请求调度问题的延迟最小化方面获得了更好的近似解.本文的其余部分组织如下。第2节描述了用于功率分配挑战的理论模型。此外,第3节提供了DMNetDNN的详细信息。DL过程和模拟结果的细节在第4节中描述。最后,第五部分提出了一些结论性意见和对未来的建议表1本文中使用的符号摘要象征意义i j发送器i和接收器j之间的链路w带宽xij表示链路i j是否打开的链路上的传输功率i jrij链路i j接收器j和发射器i之间的Rij链路i j中接收方所需的最小速率集群中的节点数TDMA时隙的大小K集群中的发射机-接收机对的集合Pmax最大发射功率[Q]从所有路由创建的集群中的发送器-接收器对的集合Q所有路线的集合。qi流动路径i.w(qi)流i的优先级。research.其中,t [qk]表示在流qk上发送的数据的数量。2. 系统模型在我们的研究中,无线网络被表示为一个有N个节点和E条边(链路)的图。 我们使用i j表示发射机i和j之间的链路,并且使用pij表示链路i j上的传输功率。发射机i到目的地j的发射功率pij选自由节点i连接到节点j。在这项研究中,我们假设我们事先知道每个流的路由模式(即,我们预先获得每个流的路径)。因此,我们可以通过调度链路并为每个链路分配相应的传输功率来最小化延迟。我们的总体目标是在不同优先级的流下最小化网络的总延迟,如下所示:[0,. . . ,Pmax],其中Pmax是最大功率,最小∑∑∑Dt[qk]w(qk)(2)发射机可以使用。 此外,h ij 表示信道发送器i和j之间的响应。另外,σ2表示背景噪声功率(热噪声)。S.t.t=1qk∈Q i, j∈qki、 j节点被流遍历(即,可区分的流动交通)。 设Q表示所有流的集合。 路线q i ∈Q不 = {0, 1},ni, j∈E(3)N定义路径q i={i 1,. . . ,i ki},其表示排序∑t伊琪。每个流都有优先级。流的优先级qi(路由)0 ≤pt≤Pmax(5)由w(qi)定义,其中w(qi)1,. . .,W.集合[Q]是Q中所有发送器-接收器对的并集令fs(qj, il)表示返回当来自流qj的位置l中的发射机il发射时的在这项研究中,我们假设一个单频信道的带宽为W赫兹。因为只有一个频率信道,我们必须假设全频率复用。因此,在时间轴上应用介质共享。令L表示帧中的时隙数。在特定时隙t的链路i j中的速率rij由香农-哈特利定理定义试验),测试|官网�i|2 p tx t)王空军王空军<$q i∈ Q,<$1≤ l <|Q I|− 1; f s(q i,i l)
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