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講演抄録/キーワード
講演名 2019-02-21 15:25
User Association in mmWave Networks using Reinforcement Learning
Yuva Kumar S.Fereidoun H. PanahiTomoaki OhtsukiKeioUniv
抄録 (和) With the advent of the fifth generation (5G) systems, there is an increasing demand for high data rate transmission and serving the increased proliferation of mobile and connected devices. This, in turn, has seen spectrum crunch to serve the demand. One major solution is to move towards millimeter-wave (mmWave) frequencies due to its large spectral bandwidth. However, mmWave frequencies experience large propagation path loss and are very sensitive to blockages like human bodies and buildings. This gives rise to unstable connectivity and unreliable communication. In this report, we propose a User Association based on Reinforcement Learning (UARL) for a typical user equipment (UE) in mmWave networks to reduce the number of blockages experienced by the UE. We use reinforcement learning (RL), where the base station (BS) would be updated with the available and possible blockages for a UE. We consider an mmWave network where BSs are distributed in the landscape such that it satisfies path diversity for the UE at any given point, i.e., each UE will be served by secondary beam once the UE experiences blockage in the initial beam. Investigation of the performance of the UARL shows better performance in terms of the number of blockages experienced by the UEs than the mmWave network without RL. 
(英) With the advent of the fifth generation (5G) systems, there is an increasing demand for high data rate transmission and serving the increased proliferation of mobile and connected devices. This, in turn, has seen spectrum crunch to serve the demand. One major solution is to move towards millimeter-wave (mmWave) frequencies due to its large spectral bandwidth. However, mmWave frequencies experience large propagation path loss and are very sensitive to blockages like human bodies and buildings. This gives rise to unstable connectivity and unreliable communication. In this report, we propose a User Association based on Reinforcement Learning (UARL) for a typical user equipment (UE) in mmWave networks to reduce the number of blockages experienced by the UE. We use reinforcement learning (RL), where the base station (BS) would be updated with the available and possible blockages for a UE. We consider an mmWave network where BSs are distributed in the landscape such that it satisfies path diversity for the UE at any given point, i.e., each UE will be served by secondary beam once the UE experiences blockage in the initial beam. Investigation of the performance of the UARL shows better performance in terms of the number of blockages experienced by the UEs than the mmWave network without RL.
キーワード (和) Millimeter-wave communication / blockage probability / reinforcement learning / / / / /  
(英) Millimeter-wave communication / blockage probability / reinforcement learning / / / / /  
文献情報 映情学技報, vol. 43, no. 6, BCT2019-29, pp. 25-28, 2019年2月.
資料番号 BCT2019-29 
発行日 2019-02-14 (BCT) 
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 BCT IEEE-BT  
開催期間 2019-02-21 - 2019-02-22 
開催地(和) かんぽの宿 焼津 
開催地(英) Kanponoyado Yaizu 
テーマ(和) 学生・若手発表および一般 
テーマ(英) Students and Young Researcher Session, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 BCT 
会議コード 2019-02-BCT-BT 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) User Association in mmWave Networks using Reinforcement Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Millimeter-wave communication / Millimeter-wave communication  
キーワード(2)(和/英) blockage probability / blockage probability  
キーワード(3)(和/英) reinforcement learning / reinforcement learning  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) Yuva Kumar S. / Yuva Kumar S. /
第1著者 所属(和/英) Keio University (略称: KeioUniv)
Keio University (略称: KeioUniv)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Fereidoun H. Panahi / Fereidoun H. Panahi /
第2著者 所属(和/英) Keio University (略称: KeioUniv)
Keio University (略称: KeioUniv)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Tomoaki Ohtsuki / Tomoaki Ohtsuki /
第3著者 所属(和/英) Keio University (略称: KeioUniv)
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講演者
発表日時 2019-02-21 15:25:00 
発表時間 20 
申込先研究会 BCT 
資料番号 ITE-BCT2019-29 
巻番号(vol) ITE-43 
号番号(no) no.6 
ページ範囲 pp.25-28 
ページ数 ITE-4 
発行日 ITE-BCT-2019-02-14 


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