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Основные понятия
5Gネットワークの高エネルギー消費に対処するため、分解モデルを活用したエネルギー節約設計アプローチを提案する。これにより、エネルギー消費、スループット、遅延の間のトレードオフを効果的に管理できる。
Аннотация
本論文では、5Gネットワークにおけるエネルギー節約設計に分解モデルを活用する手法を提案している。
まず、ネットワークレベルのエネルギー節約意図と、スループットや遅延などの他のネットワーク目的との関係を分解モデルで表現する。これにより、エネルギー節約を追求しつつ他の目的も損なわれないよう設計できる。
次に、深層Q学習ネットワーク(DQN)を用いてエネルギー節約操作を選択する際、分解モデルを活用して適切な操作を選択する手法を提案する。具体的には、分解モデルの重みを更新し、操作間の矛盾を特定することで、DQNの行動空間を絞り込む。
評価実験の結果、提案手法はエネルギー消費を削減しつつ、スループットの向上と遅延の低減も実現できることが示された。分解モデルを活用することで、エネルギー節約設計の最適化が効果的に行えることが確認された。
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Decomposition Model Assisted Energy-Saving Design in Radio Access Network
Статистика
基地局の最大送信電力は53/52/51/50dBmの範囲内である。
基地局のアンテナダウンチルト角は0°/5°/15°/20°の範囲内である。
基地局の消費電力は最大運転電力の0~100%の範囲内で変化する。
Цитаты
"5G以降のネットワークでは、より高い利用者体験レートと超低遅延が求められる一方で、基地局の設置規模が5Gの数倍になるため、エネルギー消費がさらに増大する課題がある。"
"ネットワークレベルのエネルギー節約意図は通常、複数のネットワーク目的や制約条件を含んでおり、これらを効果的に管理することが重要である。"
Дополнительные вопросы
ネットワークレベルのエネルギー節約意図を実現するためには、どのようなアプローチが考えられるか?
ネットワークレベルのエネルギー節約意図を実現するためには、まず、複数のネットワーク目標や制約条件を考慮したエネルギー節約戦略を策定する必要があります。この戦略は、エネルギー消費を最適化するだけでなく、スループットや遅延などのネットワークパフォーマンスも考慮に入れる必要があります。さらに、ネットワーク全体の視点から、複数の調整可能なパラメータを最適化することが重要です。このようなアプローチにより、エネルギー節約とネットワークパフォーマンスのトレードオフを適切にバランスさせることが可能となります。
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