講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-12-17 14:30
[依頼講演]Energy-Efficient DQN-based User Association for Sub6GHz/mmWave Networks ○Megumi Kaneko・Thi Ha Ly Dinh(NII)・Keisuke Wakao・Kenichi Kawamura・Takatsune Moriyama・Yasushi Takatori(NTT) NS2021-109 RCS2021-192 |
抄録 |
(和) |
This work investigates the design of an energy-efficient Deep Q-Network (DQN) implemented at the user device, whose purpose is to optimize its association to multiple access points (AP) in a Beyond 5G (B5G) Sub-6GHz and mmWave integrated
network. To better cope with dynamic mobile environments, we first propose an adaptive epsilon-greedy policy at each user DQN in order to maximize the long-term sum-rate while simultaneously satisfying the Quality of Service (QoS) constraints of different applications. We then provide the detailed analysis of the energy consumed by each user device, in particular the power for DQN processing and for data movement. The trade-off between network performance in terms of sum-rate and QoS outage probability, and energy consumption at the user side is evaluated. Numerical results not only show the effectiveness of the proposed method compared to baseline, but also reveal the tremendous energy costs required by the default user DQN, underlining the importance of such energy-efficiency aware protocol design. |
(英) |
This work investigates the design of an energy-efficient Deep Q-Network (DQN) implemented at the user device, whose purpose is to optimize its association to multiple access points (AP) in a Beyond 5G (B5G) Sub-6GHz and mmWave integrated
network. To better cope with dynamic mobile environments, we first propose an adaptive epsilon-greedy policy at each user DQN in order to maximize the long-term sum-rate while simultaneously satisfying the Quality of Service (QoS) constraints of different applications. We then provide the detailed analysis of the energy consumed by each user device, in particular the power for DQN processing and for data movement. The trade-off between network performance in terms of sum-rate and QoS outage probability, and energy consumption at the user side is evaluated. Numerical results not only show the effectiveness of the proposed method compared to baseline, but also reveal the tremendous energy costs required by the default user DQN, underlining the importance of such energy-efficiency aware protocol design. |
キーワード |
(和) |
Deep Reinforcement Learning / energy efficiency / User-to-multiple access points association / Deep Q-Network / / / / |
(英) |
Deep Reinforcement Learning / energy efficiency / User-to-multiple access points association / Deep Q-Network / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 302, RCS2021-192, pp. 88-88, 2021年12月. |
資料番号 |
RCS2021-192 |
発行日 |
2021-12-09 (NS, RCS) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
NS2021-109 RCS2021-192 |
研究会情報 |
研究会 |
RCS NS |
開催期間 |
2021-12-16 - 2021-12-17 |
開催地(和) |
奈良県文化会館+オンライン開催 |
開催地(英) |
Nara-ken Bunka Kaikan and Online |
テーマ(和) |
マルチホップ/リレー/協調,耐災害無線ネットワーク,センサ・メッシュネットワーク,アドホックネットワーク,D2D・M2M,無線ネットワークコーディング,ハンドオーバ/AP切替/接続セル制御/基地局間負荷分散/モバイルNW動的再構成,QoS・QoE保証,無線VoIP,IoT,エッジコンピューティング,一般 |
テーマ(英) |
Multi-hop/Relay/Cooperation, Disaster-resistant wireless network, Sensor/Mesh network, Ad-hoc network, D2D/M2M, Wireless network coding, Handover/AP switching/Connected cell control/Load balancing among base stations/Mobile network dynamic reconfiguration, QoS/QoE assurance, Wireless VoIP, IoT, Edge computing, etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
RCS |
会議コード |
2021-12-RCS-NS |
本文の言語 |
英語 |
タイトル(和) |
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サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Energy-Efficient DQN-based User Association for Sub6GHz/mmWave Networks |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
Deep Reinforcement Learning / Deep Reinforcement Learning |
キーワード(2)(和/英) |
energy efficiency / energy efficiency |
キーワード(3)(和/英) |
User-to-multiple access points association / User-to-multiple access points association |
キーワード(4)(和/英) |
Deep Q-Network / Deep Q-Network |
キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
Megumi Kaneko / Megumi Kaneko / |
第1著者 所属(和/英) |
National Institute of Informatics (略称: NII)
National Institute of Informatics (略称: NII) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
Thi Ha Ly Dinh / Thi Ha Ly Dinh / |
第2著者 所属(和/英) |
National Institute of Informatics (略称: NII)
National Institute of Informatics (略称: NII) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
Keisuke Wakao / Keisuke Wakao / |
第3著者 所属(和/英) |
NTT Corporation (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
Kenichi Kawamura / Kenichi Kawamura / |
第4著者 所属(和/英) |
NTT Corporation (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
Takatsune Moriyama / Takatsune Moriyama / |
第5著者 所属(和/英) |
NTT Corporation (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
Yasushi Takatori / Yasushi Takatori / |
第6著者 所属(和/英) |
NTT Corporation (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT) |
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第7著者 所属(和/英) |
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第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第19著者 所属(和/英) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 所属(和/英) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2021-12-17 14:30:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
RCS |
資料番号 |
NS2021-109, RCS2021-192 |
巻番号(vol) |
vol.121 |
号番号(no) |
no.301(NS), no.302(RCS) |
ページ範囲 |
p.65(NS), p.88(RCS) |
ページ数 |
1 |
発行日 |
2021-12-09 (NS, RCS) |
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