• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Reinforcement Learning Power Control Algorithm Based on Graph Signal Processing for Ultra-Dense Mobile Networks

    No Thumbnail [120x130]
    التاريخ
    2021-07-01
    المؤلف
    Li, Yujie
    Tang, Zhoujin
    Lin, Zhijian
    Gong, Yanfei
    Du, Xiaojiang
    Guizani, Mohsen
    ...show more authors ...show less authors
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    Ultra-dense mobile networks (UDMNs) represent a promising technology for improving the network performance and providing the ubiquitous network accessibility in the beyond 5 G (B5G) mobile networks. Heterogenous densely deployed networks can dynamically offer high spectrum efficiency and enhance frequency reuse, which ultimately improves quality of service (QoS) and the user experience. However, mass inter-or intra-cell interference generated from overlap between small cells greatly limits network performance, especially when there is mobility between UEs and access points (APs). Even so, when network density increases, the complexity of conventional allocation methods can increase also. In this paper, we investigate a power control of downlink (DL) connection in the UNMNs with different types of APs. We propose a reinforcement learning (RL) power allocation algorithm based on graph signal processing (GSP) for ultra-dense mobile networks. Firstly, we construct a realistic system model under ultra-dense mobile networking, which includes the system channel mode and instantaneous rate. Then we employ a GSP tool to analyze network interference, the interference analysis results for the entire network are obtained to determine optimal RL power allocation. Finally, simulation results indicate that the proposed RL power control algorithm outperforms baseline algorithms when applied to a ultra-dense mobile networks.
    معرّف المصادر الموحد
    https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85099725171&origin=inward
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1109/TNSE.2021.3051660
    http://hdl.handle.net/10576/35620
    المجموعات
    • علوم وهندسة الحاسب [‎2428‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video

    NoThumbnail