W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Rozdział

Pobierz BibTeX

Tytuł

Radio Environment Map and Deep Q-Learning for 5G Dynamic Point Blanking

Autorzy

[ 1 ] Instytut Radiokomunikacji, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ SzD ] doktorant ze Szkoły Doktorskiej | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2022

Typ rozdziału

rozdział w monografii naukowej / referat

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • 5G
  • Massive MIMO
  • Radio Environment Map
  • Dynamic Point Blanking
  • Deep Q-Learning
Streszczenie

EN Dynamic Point Blanking (DPB) is one of the Coordinated MultiPoint (CoMP) techniques, where some Base Stations (BSs) can be temporarily muted, e.g., to improve the cell-edge users throughput. In this paper, it is proposed to obtain the muting pattern that improves cell-edge users throughput with the use of a Deep Q-Learning. The Deep Q-Learning agent is trained on location-dependent data. Simulation studies have shown that the proposed solution improves cell-edge user throughput by about 20.6%.

Strony (od-do)

1 - 3

DOI

10.23919/SoftCOM55329.2022.9911517

URL

https://ieeexplore.ieee.org/document/9911517

Książka

2022 30th International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks, SoftCOM 2022, Split, Croatia, September 22 - 24, 2022

Zaprezentowany na

30th International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks, SoftCOM 2022, 22-24.09.2022, Split, Croatia

Punktacja Ministerstwa / rozdział

20

Punktacja Ministerstwa / konferencja (CORE)

70

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.