本論文は、6G O-RANネットワークにおけるエネルギー効率的なリソース割当の課題に取り組んでいる。従来の研究では、eMBBのスループットや URLLCの遅延最適化を個別に扱うことが多く、両者のバランスを同時に最適化することが課題となっていた。
提案するフレームワークでは、深層強化学習(DRL)ベースのリソース割当手法と、メタラーニング戦略を組み合わせることで、エネルギー効率の最大化とURLLCの遅延最小化を同時に実現する。具体的には以下の通り:
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by Rana M. Soha... о arxiv.org 09-10-2024
https://arxiv.org/pdf/2409.05553.pdfГлибші Запити