JP7618132B2 - Wireless communication method, wireless terminal, and program for wireless terminal - Google Patents
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Description
この開示は、無線通信方法、無線端末および無線端末用プログラムに係り、特に、複数の無線端末と複数の無線基地局等とを含むネットワークにおいて、高い通信効率を得る上で好適な無線通信方法、無線端末および無線端末用プログラムに関する。 This disclosure relates to a wireless communication method, a wireless terminal, and a program for the wireless terminal, and in particular to a wireless communication method, a wireless terminal, and a program for the wireless terminal that are suitable for achieving high communication efficiency in a network including multiple wireless terminals and multiple wireless base stations, etc.
無線通信システムの発展に伴い、マルチバンド・マルチアクセスのシステムによるヘテロジニアスなネットワークが実用化の段階に至っている。セルラー通信では、第5世代移動通信(5G)が実用化されている。5Gの通信システムでは、1GHz以下の帯域からミリ波帯まで幅広い周波数が利用される。また、スモールセルからマクロセルまで、様々なサイズのセルが重畳するように提供される環境が整備されつつある。 As wireless communication systems develop, heterogeneous networks using multi-band, multi-access systems are reaching the stage of practical application. In cellular communications, fifth-generation mobile communications (5G) has been put to practical use. 5G communications systems use a wide range of frequencies, from sub-1 GHz bands to millimeter wave bands. In addition, an environment is being developed in which cells of various sizes, from small cells to macro cells, are provided in an overlapping manner.
もう一つの代表的な無線アクセスシステムである無線LANでは、2.4/5/60GHz帯の無線周波数が利用されており、更に、6GHz帯の利用も検討されている。スマートフォンなどの無線端末には、セルラーおよび無線LANの双方にアクセスするためのインターフェース(IF)が一般的に与えられている。また、それぞれのIFは複数の周波数帯に対応するように構成されている。 Wireless LANs, another typical wireless access system, use radio frequencies in the 2.4/5/60 GHz bands, and the use of the 6 GHz band is also being considered. Wireless terminals such as smartphones are generally provided with interfaces (IFs) for accessing both cellular and wireless LANs. Furthermore, each IF is configured to support multiple frequency bands.
無線端末は、複数の周波数帯およびアクセス方式から、接続する無線基地局或いはアクセスポイント(AP)を選択して、通信を確立することが一般的となっている。デュアルコネクティビティ等の機能により、1台の無線端末が複数の無線基地局を統合して利用することも行われる。このようなヘテロジニアス環境においては、無線端末がどのIFを用いてどの基地局を選択するかを、システム全体で制御し最適化することが、システムリソースを有効に利用するうえで重要である。 Wireless terminals generally select a wireless base station or access point (AP) to connect to from multiple frequency bands and access methods to establish communications. With functions such as dual connectivity, a single wireless terminal can also use multiple wireless base stations in an integrated manner. In such a heterogeneous environment, it is important to control and optimize across the entire system which IF a wireless terminal uses and which base station it selects in order to make effective use of system resources.
ヘテロジニアスな環境において、システムリソースを有効に利用する技術に関して、例えば下記非特許文献1や非特許文献2は、無線端末とAPとの接続を、強化学習により最適化する手法を開示している。より具体的には、非特許文献2は、Deep Q-Learning、或いはDouble Deep Q-Learningの手法を用いて、複数のIFを用いる無線端末と複数のAPとの接続を最適化する技術を開示している。
Regarding technology for effectively utilizing system resources in a heterogeneous environment, for example, Non-Patent
また、下記非特許文献3は高次元の入力を強化学習で取り扱う手法であるDeep Q-Network(DQN)についての開示を、また、下記非特許文献4はDouble Deep Q-Network(DDQN)についての開示を夫々提供している。 In addition, the following non-patent document 3 discloses Deep Q-Network (DQN), a method for handling high-dimensional inputs using reinforcement learning, and the following non-patent document 4 discloses Double Deep Q-Network (DDQN).
上述した非特許文献1は、下記の手順でDQNを更新する手法を開示している。
1.無線端末が、どの無線基地局に接続を求めるかが「行動ak(t)」となる。
2.無線端末がある行動ak(t)を選択した場合、その結果として、無線基地局からどの程度の伝送データレートを獲得できたか、に基づいて報酬Γk(t)が計算される。
3.DQNは、ある状態Sk(t)の下で取り得る行動ak(t)の夫々について、採用の価値を算出するために用いられる。
4.ある状態Sk(t)の下である行動ak(t)が選択され、その結果報酬Γk(t)が得られた場合に、そのΓk(t)に基づいて、その状態Sk(t)の下でその行動ak(t)を選択することについての「価値」が更新される。
5.同じ(Sk(t)、ak(t))の組み合わせに対して、DQNが算出する「価値」が更新後の値となるように、DQNを特徴付けるパラメータθが更新される。
The above-mentioned
1. The "action a k (t)" is which wireless base station the wireless terminal requests connection to.
2. When a wireless terminal selects a certain action a k (t), a reward Γ k (t) is calculated based on how much transmission data rate can be obtained from the wireless base station as a result.
3. DQN is used to calculate the value of adoption for each action a k (t) that can be taken under a state S k (t).
4. When an action a k (t) is selected in a certain state S k (t) and a reward Γ k (t) is obtained as a result, the "value" of selecting that action a k (t) in that state S k (t) is updated based on that Γ k (t).
5. The parameter θ characterizing the DQN is updated so that the “value” calculated by the DQN for the same combination of (S k (t), a k (t)) becomes the updated value.
このような学習の手法によれば、複数の無線基地局が複数の無線端末に提供する伝送レートが最適化されるように、両者の接続が決定できる。このため、上記の学習手法は、無線通信システムのリソースを有効に活用するうえで有用である。 This learning method allows multiple wireless base stations to determine connections between them so that the transmission rates they provide to multiple wireless terminals are optimized. Therefore, the above learning method is useful for making effective use of the resources of a wireless communication system.
しかしながら、無線基地局と無線端末との間では、前者から後者に向かうダウンリンク(DL)の通信の他に、後者から前者に向かうアップリング(UL)の通信も行われる。上述した非特許文献1または2に記載の技術を含めて、従来の学習手法では、一般にDLの通信だけを考慮して接続の最適化が図られる。そして、上記の学習手法のようにDLの通信だけを考慮して最適化を図る技術では、DLとULの双方を最適化することができないことがある。
However, between a wireless base station and a wireless terminal, in addition to downlink (DL) communication from the former to the latter, uplink (UL) communication from the latter to the former also takes place. In conventional learning methods, including the techniques described in
本開示は、上記の課題に着目してなされたものであり、複数の無線端末と複数の基地局等とを含むネットワークにおいて、DLとULの双方を最適化することのできる無線通信方法、無線端末および無線端末用プログラムを提供することを目的とする。 The present disclosure has been made in light of the above-mentioned problems, and aims to provide a wireless communication method, a wireless terminal, and a program for a wireless terminal that can optimize both DL and UL in a network including multiple wireless terminals and multiple base stations, etc.
本開示の第1の態様は、上記の目的を達成するため、複数の無線基地局と無線端末との接続の組合せを決める無線通信方法であって、
前記複数の無線基地局と前記無線端末との接続の状態を、DLの通信とULの通信とを区別して検知するステップと、
前記状態を価値関数に入力するステップと、
前記状態の下で前記無線端末が採り得る行動の夫々の価値を前記価値関数が出力し、当該行動の夫々は、何れの無線基地局に接続を要求するかをDLの通信とULの通信とを区別して定めたものであるステップと、
採用する行動に対応する要求を無線基地局に伝達するステップと、
前記要求に対する応答を前記無線基地局から取得するステップと、
前記応答に基づいて、DLに関わる評価とULに関わる評価とが共に反映された報酬を算出する報酬算出ステップと、
前記報酬に基づいて、前記状態の下で前記行動を採用することについての価値を更新するステップと、
更新後の前記価値に基づいて、前記価値関数のパラメータを学習するステップと、
を含むことが望ましい。
In order to achieve the above object, a first aspect of the present disclosure is a wireless communication method for determining a combination of connections between a plurality of wireless base stations and a wireless terminal, the method comprising:
detecting a state of connection between the plurality of radio base stations and the radio terminal by distinguishing between DL communication and UL communication;
inputting said state into a value function;
a step in which the value function outputs a value of each of actions that the wireless terminal can take under the state, and each of the actions is determined by distinguishing between DL communication and UL communication and determining to which wireless base station a connection request should be made;
transmitting a request to a radio base station corresponding to an action to be taken;
obtaining a response to the request from the wireless base station;
a reward calculation step of calculating a reward reflecting both the DL evaluation and the UL evaluation based on the response;
updating a value for adopting the behavior under the state based on the reward;
learning parameters of the value function based on the updated values;
It is preferable that the present invention includes the following:
また、本開示の第2の態様は、複数の無線基地局と接続する機能を有する無線端末であって、
CPUを備え、
前記CPUが、
前記複数の無線基地局と前記無線端末との接続の状態を、DLの通信とULの通信とを区別して検知する処理と、
前記状態を価値関数に入力する処理と、
前記状態の下で前記無線端末が採り得る行動の夫々の価値を前記価値関数を用いて算出し、当該行動の夫々は、何れの無線基地局に接続を要求するかをDLの通信とULの通信とを区別して定めたものである処理と、
採用する行動に対応する要求を無線基地局に伝達する処理と、
前記要求に対する応答を無線基地局から取得する処理と、
前記応答に基づいて、DLに関わる評価とULに関わる評価とが共に反映された報酬を算出する報酬算出処理と、
前記報酬に基づいて、前記状態の下で前記行動を採用することについての価値を更新する処理と、
更新後の前記価値に基づいて、前記価値関数のパラメータを学習する処理と、
を実行することが望ましい。
A second aspect of the present disclosure is a wireless terminal having a function of connecting to a plurality of wireless base stations,
A CPU is provided,
The CPU,
detecting a state of connection between the plurality of wireless base stations and the wireless terminal by distinguishing between DL communication and UL communication;
inputting said state into a value function;
a process of calculating a value of each of actions that the wireless terminal can take under the state by using the value function, and determining to which wireless base station a connection request is to be made for each of the actions by distinguishing between DL communication and UL communication;
transmitting a request to a wireless base station corresponding to the action to be taken;
obtaining a response to the request from a wireless base station;
A reward calculation process for calculating a reward reflecting both the DL evaluation and the UL evaluation based on the response;
updating a value for taking the action under the state based on the reward;
A process of learning parameters of the value function based on the updated value;
It is advisable to carry out the following:
また、本開示の第3の態様は、複数の無線基地局と接続する機能を実現するための無線端末用プログラムであって、
無線端末が備えるCPUに、
前記複数の無線基地局と前記無線端末との接続の状態を、DLの通信とULの通信とを区別して検知する処理と、
前記状態を価値関数に入力する処理と、
前記状態の下で前記無線端末が採り得る行動の夫々の価値を前記価値関数を用いて算出し、当該行動の夫々は、何れの無線基地局に接続を要求するかをDLの通信とULの通信とを区別して定めたものである処理と、
採用する行動に対応する要求を無線基地局に伝達する処理と、
前記要求に対する応答を無線基地局から取得する処理と、
前記応答に基づいて、DLに関わる評価とULに関わる評価とが共に反映された報酬を算出する報酬算出処理と、
前記報酬に基づいて、前記状態の下で前記行動を採用することについての価値を更新する処理と、
更新後の前記価値に基づいて、前記価値関数のパラメータを学習する処理と、
を実行させるプログラムを含むことが望ましい。
A third aspect of the present disclosure is a program for a wireless terminal for realizing a function of connecting to a plurality of wireless base stations, comprising:
A CPU provided in the wireless terminal,
detecting a state of connection between the plurality of wireless base stations and the wireless terminal by distinguishing between DL communication and UL communication;
inputting said state into a value function;
a process of calculating a value of each of actions that the wireless terminal can take under the state by using the value function, and determining to which wireless base station a connection request is to be made for each of the actions by distinguishing between DL communication and UL communication;
transmitting a request to a wireless base station corresponding to the action to be taken;
obtaining a response to the request from a wireless base station;
A reward calculation process for calculating a reward reflecting both the DL evaluation and the UL evaluation based on the response;
updating a value for taking the action under the state based on the reward;
A process of learning parameters of the value function based on the updated value;
It is preferable that the program include a program for executing the above.
本開示によれば、無線端末が、ある状態の下で選択した行動に対する報酬に、DLに関する評価とULに関する評価の双方が反映される。そして、ある状態の下での最適な行動を示す評価関数のパラメータが、その報酬に基づいて学習される。このような学習によれば、DLとULの双方が総合的に最適化されるように価値関数を収束させることができる。このため、本開示によれば、DLとULとが混在するヘテロジニアスな環境下で、双方向の通信を総合的に最適化することができる。 According to the present disclosure, both the DL evaluation and the UL evaluation are reflected in the reward for an action selected by a wireless terminal under a certain state. Then, parameters of an evaluation function indicating the optimal action under a certain state are learned based on the reward. Through such learning, it is possible to converge the value function so that both DL and UL are comprehensively optimized. Therefore, according to the present disclosure, it is possible to comprehensively optimize two-way communication in a heterogeneous environment where DL and UL coexist.
実施の形態1.
[実施の形態1の全体構成]
図1は、本開示の実施の形態1の無線通信システム10の全体構成を説明するための図である。図1に示すように、無線通信システム10は、有線通信のネットワーク12を含んでいる。ネットワーク12には、スイッチ14を介して複数の無線基地局16が接続されている。無線基地局16は、ネットワーク12を介して、また無線の経路を介して、他の無線基地局16と通信することができる。
[Overall Configuration of First Embodiment]
Fig. 1 is a diagram for explaining an overall configuration of a
図1に示す無線通信システム10は、複数の無線端末18を含んでいる。本実施形態において、無線端末18は、スマートフォン、或いはタブレット端末のようなモバイル端末を含んでいるものとする。
The
無線端末18は、夫々、無線通信用のアプリケーションとIFを、複数組み備えている。例えば、無線端末18は、6GHz以下の帯域(以下、「sub6GHz」とする)での通信に用いるアプリケーション並びにIF、ミリ波の帯域(以下、「mmWave」とする)での通信に用いるアプリケーション並びにIFを備えている。更には、無線LANで用いられる2.4/5/60GHz帯での通信に用いるアプリケーション並びにIFが備わっていても良い。
Each
上述した無線基地局16にも、それらに対応するIF等が備わっている。そして、個々の無線端末18は、上記のアプリケーションおよびIFを介して、単一または複数の無線基地局16と無線で通信することができる。これにより、本実施形態の無線通信システム10は、マルチバンド・マルチアクセスによるヘテロジニアスなネットワークとしての機能を実現する。
The above-mentioned
また、本実施形態において、無線端末18は、通信に用いる接続を、ダウンリンク(DL)およびアップリンク(UL)毎に管理する。より具体的には、無線端末18は、複数のアプリケーションの夫々と、使用するIF並びに帰属先の無線基地局16との対応関係を、DLとULを区別して管理する。
In addition, in this embodiment, the
一方、無線基地局16は、アプリケーション毎に、無線端末18からのDLの接続要求およびULの接続要求を判断し、その可否についての応答をフィードバックする。そして、無線端末18は、受信した応答に基づいて、DLで得られた結果、およびULで得られた結果の全てを考慮して、今回要求した接続の組み合わせに対する報酬Γを計算する。
Meanwhile, the
尚、本実施形態の無線通信システム10は、通信事業者が設置するセルラー通信用の無線基地局に加えて、無線LANのアクセスポイント(AP)にも対応していてもよい。以下、便宜上「無線基地局16」は両者を包括するものとして説明を進める。
The
[実施の形態1の課題]
次に、図2乃至図12を参照して、本実施形態における無線端末18の特徴を説明する。以下の説明では、無線基地局16および無線端末18が、第一の周波数帯域での通信に対応するインターフェースIF1と、第二の周波数帯域での通信に対応するインターフェースIF2を備えていることとする。IF1は、例えば、sub6GHzに対応するインターフェースであり、IF2は、例えば、mmWaveに対応するインターフェースである。
[Problems with the First Embodiment]
Next, the features of the
また、以下の説明では、無線端末18を複数の中の特定の一台として指し示す必要がある場合は、「無線端末18k」のように、k等の文字を含む符号を用いる。更に、複数の無線基地局16の夫々を区別して説明する必要がある場合は、16-1、16-2のように添え字を付した符号を用いることとする。
In the following description, when it is necessary to specify a
図2は、無線端末18kが、二台の無線基地局16-1、16-2に帰属している様子を示している。無線端末18kおよび無線基地局16は、上記の通り、異なる帯域に対応する二つのインターフェース、IF1およびIF2を備えている。図2に示す例では、無線端末18kが、IF1で第一の無線基地局16-1に帰属し、IF2で第二の無線基地局16-2に帰属する状態が形成されている。
2 shows a state in which a
図3は、マルチバンド・マルチアクセスによるヘテロジニアスな環境下に、四台の無線基地局16-1~16-4と、三台の無線端末18i、18j、18kが存在する様子を示している。図2に示す場合と同様に、それらは何れも、sub6GHzに対応するIF1と、mmWaveに対応するIF2を備えている。
Fig. 3 shows a situation in which four wireless base stations 16-1 to 16-4 and three
sub6GHzの通信波は、障害物を回り込む性質が強く、広い範囲の通信エリアを確保するのに適している。図3において、無線基地局16-1~16-4の夫々を取り巻くように描かれている楕円のエリアは、無線基地局16-1~16-4の夫々が、sub6GHzに対応するIF1を用いることで実現する通信エリアを示している。 Sub-6GHz communication waves have the advantage of being able to get around obstacles, making them suitable for securing a wide communication area. In FIG. 3, the elliptical areas drawn around each of the wireless base stations 16-1 to 16-4 indicate the communication areas that each of the wireless base stations 16-1 to 16-4 achieves by using IF1, which supports sub-6GHz.
mmWaveの通信波は、直進性が強く、sub6GHzのように広いエリアをカバーするのには不適であるが、高速で大容量の通信を実現するのに適している。図3において、無線基地局16-2と無線端末18kとの間を含む三か所に、矢印を包含する楕円が描かれている。これらの楕円は、ビームフォーミングされた波形の向きと幅を表している。 Although mmWave communication waves have a tendency to travel in a straight line and are not suitable for covering a wide area like sub6GHz, they are suitable for realizing high-speed, large-capacity communication. In Fig. 3, ellipses containing arrows are drawn in three places, including between the wireless base station 16-2 and the wireless terminal 18k . These ellipses represent the direction and width of the beamformed waveform.
図3に示す例では、無線端末18i、18j、18kの全てを、DLの通信で無線基地局16-1~16-4に接続させることが想定されている。この想定によれば、無線端末18i、18j、18kの夫々が、複数の無線基地局16から受け取るデータの伝送レートが最大となるように接続先を決めることで、システム容量は最大化することができる。しかしながら、本実施形態の無線通信システム10では、ULの通信が用いられる場合がある。
3, it is assumed that all of the wireless terminals 18i , 18j , and 18k are connected to the wireless base stations 16-1 to 16-4 by DL communication. According to this assumption, the system capacity can be maximized by determining the connection destination such that the transmission rate of data received by each of the wireless terminals 18i , 18j , and 18k from the multiple
図4は、無線端末18kのIF2が、無線基地局16-2とのULの通信に用いられている様子を示している。図4に示すようにDLの通信とULの通信とが混在する環境下では、DLの通信だけを評価の対象とする最適化では、システム容量が最大化できない事態が生ずる。そこで、本実施形態では、DLの通信とULの通信とを区別して、その双方を評価の対象として接続の最適化を図ることとした。
4 shows a state where IF2 of the
[無線基地局の構成]
図5は、無線基地局16の一例を機能的に説明するためのブロック図である。無線基地局16は、アンテナ部20を備えている。アンテナ部20は、無線基地局16が、他の無線基地局16並びに周囲の無線端末18と無線信号を授受するために用いられる。
[Configuration of wireless base station]
5 is a block diagram for functionally explaining an example of the
アンテナ部20は、無線通信部22に接続されている。無線通信部22は、高周波の信号を処理するRF(Radio Frequency)部24と、無線通信におけるメディアアクセス制御の機能を備えたMAC(Media Access Control)機能部26とを備えている。無線通信部22は、複数の周波数帯域に対応する機能、具体的には、sub6GHzに対応するIF1としての機能と、mmWaveに対応するIF2としての機能を、共に実現することができる。
The
本実施形態において、無線通信部22が実現する複数のIFの夫々(ここではIF1およびIF2の夫々)には、DLの通信およびULの通信の双方が混在することがある。但し、後述する最適化の処理は、IFの夫々が、DLおよびULの一方にだけ割り当てられるものとして実行される。また、この最適化の処理は、一台の無線端末18に、DL用またはUL用として、複数の無線基地局16のIFが同時に割り当てられることはないものとして行われる。
In this embodiment, each of the multiple IFs (here, IF1 and IF2) realized by the
無線基地局16は、品質測定部28を備えている。品質測定部28は、無線環境測定部30とトラヒック測定部32を備えている。無線環境測定部30は、無線基地局16を取り巻く無線通信の環境に関わる情報を取得する。トラヒック測定部32は、無線基地局16と無線端末18との間のトラヒックに関わる情報を取得する。品質測定部28は、それらの情報に基づいて、無線基地局16と無線端末18との間の通信品質の情報を算出する。通信品質情報には、例えば、無線端末18からの受信電力、無線端末18の要求データレート、現実の伝送レート、および無線基地局16における帯域使用率等が含まれる。
The
無線基地局16は、通信IF部34を備えている。通信IF部34は、ネットワーク12を経由する有線での通信に用いられる。無線基地局16は、通信IF部34を経由する有線通信により、或いは無線通信部22およびアンテナ部20を経由する無線通信により、他の無線基地局16が取得した通信品質情報を取得することができる。他の無線基地局16から取得した通信品質情報は、自らが取得した通信品質情報と共に、品質測定部28において一元的に管理される。
The
無線基地局16は、情報通知部36を備えている。情報通知部36は、品質測定部28に集約された通信品質情報を読み出すことができる。情報通知部36は、読み出した通信品質情報を、通信IF部34並びに無線通信部22に提供することができる。これにより、無線基地局16は、有線または無線の経路で、自らが保有する通信品質情報を他の無線基地局16に提供することができる。
The
無線基地局16は、無線通信部22およびアンテナ部20を介して、周辺に位置する無線端末18からDLに関する帰属要求、並びにULに関する帰属要求を受け付ける。それらの帰属要求は、要求情報評価部38で処理される。要求情報評価部38は、無線端末18が要求する帯域およびデータレート、更には自らの負荷状態等に基づいて帰属の可否を判断する。
The
要求情報評価部38による判断の結果は、要求応答通知部40と、帰属情報記録部42に送られる。要求応答通知部40は、無線通信部22およびアンテナ部20を介して、帰属要求を発した無線端末18に向けて、帰属の可否に関する判断結果をDLとULの夫々について提供する。帰属情報記録部42は、その判断の結果に基づいて、無線基地局16に帰属している無線端末18の情報をDLおよびUL毎に更新して記録する。
The result of the determination by the request
[無線端末の構成]
図6は、無線端末18の一例を機能的に説明するためのブロック図である。無線端末18は、アンテナ部44および無線通信部46を備えている。無線通信部46は、RF部48およびMAC機能部50を備えている。これらの機能は、無線基地局16が備える対応ブロックの機能と実質的に同じであるため、ここでは、その説明を省略する。
[Wireless Terminal Configuration]
6 is a block diagram for functionally explaining an example of the
本実施形態において、無線端末18は、DL/UL管理部52を備えている。DL/UL管理部52は、無線端末18におけるDLの通信に必要な処理と、ULの通信に必要な処理とを実行する。
In this embodiment, the
無線端末18は、制御情報算出部54を備えている。制御情報算出部54は、無線通信部46およびアンテナ部44を介して、帰属先の無線基地局16から通信品質情報を取得する。制御情報算出部54は、更に、取得した通信品質情報に基づいて、DQNまたはDDQNを用いた最適化処理を行う。具体的には、複数のIFの夫々を、どの無線基地局16のどのIFに、DLおよびULの何れの用途で接続させるのが最適な行動ak(t)であるかをDQNまたはDDQNを用いて決定する処理と、そのDQNまたはDDQNの学習処理とを実行する。
The
制御情報算出部54は、状態算出部56を備えている。状態算出部56では、通信品質情報に基づいて、DQNまたはDDQNの入力層に提供する状態Sk(t)が算出される。状態Sk(t)には、DLおよびUL毎に、自身が有するIFの夫々が、どの無線基地局16のどのIFに帰属しているかの情報が含まれている。
The control
制御情報算出部54は、また、報酬算出部58を備えている。報酬算出部58は、通信品質情報に基づいて、採用された行動ak(t)により得られた報酬Γk(t)を算出する。報酬Γk(t)は、DLの通信に関する評価およびULの通信に関する評価が共に反映されるように算出される。この算出の手法については、後に詳細に説明する。
The control
制御情報算出部54は、更に、DQN/DDQN更新部60を備えている。DQN/DDQN更新部60では、強化学習に用いられるDQNまたはDDQNのパラメータθが更新される。より具体的には、DQNまたはDDQNの価値関数としての特徴を決める重み付けの係数やバイアス値(以下、「重み付け係数等」とする)が更新される。
The control
DQN/DDQN更新部60によって更新されたDQNまたはDDQNは、帰属先算出部62において用いられる。即ち、帰属先算出部62は、更新後のDQNまたはDDQNに従って、今回採用するべき行動ak(t)、つまり、どのIFを、どの無線基地局16のどのIFに、DLおよびULの何れの用途で帰属させるべきかを算出する。
The DQN or DDQN updated by the DQN/
DQNおよびDDQNは、入力層に状態Sk(t)が与えられると、無線端末18が採り得る行動ak(t)の夫々について、採用の価値を出力層に表出させる。従って、その価値が最も大きい値となる行動を選択すれば、現在の学習段階において最適と考えられる行動を選択することができる。但し、次の行動ak(t)が常に上記の価値に基づいて選択されるとすると、偶然選ばれた局所的な解に囚われてしまい、真の最適行動が永遠に選択されない事態に陥ることがある。
In DQN and DDQN, when a state S k (t) is given to the input layer, the value of adoption for each of the actions a k (t) that the
帰属先算出部62は、そのような事態の発生を避けるため、ε-greedy法に従って行動ak(t)を算出する。このため、帰属先算出部62では、確率εで、DQNまたはDDQNによらずランダムに次の行動ak(t)が選択される。また、確率1-εで、DQNまたはDDQNが最適と判断する行動ak(t)が選択される。
In order to avoid such a situation, the
更に、帰属先算出部62は、学習が繰り返される毎に、εに減衰処理を施す。偶然選ばれた局所的解に陥る可能性は、学習初期の段階で大きく、学習が進行するに連れて小さくなる。このため、ランダムに行動ak(t)を選択する必要性は、学習が進むに連れて小さくなる。εに減衰処理を施すと、その必要性の低下に合わせて、行動ak(t)がランダムに選択される頻度を下げることができる。このため、本実施形態の帰属先算出部62によれば、効率よく学習を進めて、パラメータθを短期間で最適値に収束させることができる。
Furthermore, the
無線端末18は、メモリ部66を備えている。メモリ部66は、下記の情報を経験ek(t)として格納する。
1.今回の学習でDQNまたはDDQNの入力層に提供された状態Sk(t)、
2.その状態Sk(t)に応じて決定された行動ak(t)、
3.その行動ak(t)により得られた報酬Γk(t)、
4.その行動ak(t)により遷移した先の状態Sk(t+1)。
The
1. The state S k (t) provided to the input layer of DQN or DDQN in this learning,
2. Action a k (t) determined according to the state S k (t),
3. The reward Γ k (t) obtained by the action a k (t),
4. State S k (t+1) to which the transition is made by the action a k (t).
無線端末18は、また、帰属先要求部68を備えている。帰属先要求部68は、帰属先算出部62から行動ak(t)を受け取り、その行動ak(t)に対応するリクエストを生成する。例えば、DLの用途でIF1を用いて無線基地局16-1に接続する、或いは、ULの用途でIF2を用いて無線基地局16-2に接続する、といったリクエストを生成する。生成されたリクエストは、無線通信部46およびアンテナ部20を介して、単一または複数の無線基地局16に送信される。
The
無線端末18は、帰属先記録部70を備えている。無線基地局16から受け取る情報には、リクエストに対する可否の応答が含まれている。例えば、その情報には、新たな接続を許可する旨の応答、或いは接続の更新を許可する旨の応答等が含まれている。帰属先記録部70は、これらの応答に基づいて、帰属先の無線基地局16についての情報を更新して記録する。
The
図7は、無線端末18のハードウェア構成を説明するための図である。ここでは、無線端末18がスマートフォンである場合について説明する。但し、無線端末18は、スマートフォンに限定されるものではなく、タブレット端末や汎用のコンピュータシステムであってもよい。
Figure 7 is a diagram for explaining the hardware configuration of the
無線端末18は、CPU(Central Processing Unit)72を備えている。CPU72は、バス配線74を介して、無線端末18が備える各種のハードウェア要素と接続されている。バス配線74には、例えば、ROM(Read Only Memory)76、RAM(Random Access Memory)78、ストレージ80等の各種メモリ装置が接続されている。
The
ストレージ80は、フラッシュROM等の不揮発性メモリを含んでいる。各種のアプリケーションの実行に必要なプログラムやデータは、ストレージ80に格納されている。上述したメモリ部66および帰属先記録部70は、ストレージ80により実現される。また、CPU72は、ストレージ80に格納されているプログラムに沿って処理を進めることにより、図6に示すDL/UL管理部52および制御情報算出部54等の機能を実現する。
The
無線端末18は、通信インターフェース82を備えている。通信インターフェース82は、上記のアンテナ部44および無線通信部46に相当する。無線端末18は、更に、操作部84および表示部86を備えている。操作部84は、各種の機械的なスイッチ機構および電子的なセンサ機構に加えて、表示部86と一体化されたタッチパネルを含んでいる。
The
[DQNの概要]
図8は、DQNの概要を説明するための図である。以下、図8を参照して、無線端末18kが用いる深層強化学習の一例であるDQNの概要を説明する。本実施形態で用いられるDQNは、入力層と、隠れ層と、出力層を有している。また、DQNには、現時点tの学習状態に対応するパラメータθi
tが設定されている。DQNの価値関数としての特性は、パラメータθi
tにより決定される。
[Overview of DQN]
Fig. 8 is a diagram for explaining an overview of DQN. Hereinafter, an overview of DQN, which is an example of deep reinforcement learning used by the
図8において、DQNの入力層は、M個のノードS1~SMを有している。これらのノードには、無線端末18kの状態Skを構成する要素が夫々入力される。状態Skの要素には、例えば、以下のような要素が含まれる。これらは、DLに関わるものとULに関わるものとが区別して扱われる。
1.無線基地局16-bの帯域利用率φb、
2.無線端末18kのインターフェースfの要求データレートRkf、
3.無線端末18kと無線基地局16-bとの帰属の関係xbkf(帰属していれば1、そうでなければ0)、
4.無線端末18kのインターフェースfの無線基地局16-bに対する帰属の要求abkf(要求有りなら1、そうでなければ0)、
5.無線端末18kのインターフェースfと無線基地局16-bとの間に成立している伝送レートrbkf。
8, the input layer of DQN has M nodes S 1 to S M. Elements constituting the state S k of the
1. Bandwidth utilization rate φb of wireless base station 16-b,
2. The required data rate R kf of the interface f of the
3. The relationship x bkf between the
4. A request a bkf for association of the interface f of the
5. The transmission rate r bkf established between the interface f of the
隠れ層の層数とノード数は任意である。出力層は、無線端末18kが、状態Skの下で取ることのできる行動aiの総数Nと等しいノード数を有している。行動aiの一部を以下に例示する。
・IF1をDLの用途で無線基地局16-1に帰属させる。
・IF1をULの用途で無線基地局16-1に帰属させる。
・IF2をDLの用途で無線基地局16-1に帰属させる。
・IF2をULの用途で無線基地局16-1に帰属させる。
・IF1をDLの用途で無線基地局16-1に帰属させ、IF2をULの用途で無線基地局16-2に帰属させる。
・IF1をULの用途で無線基地局16-1に帰属させ、IF2をDLの用途で無線基地局16-2に帰属させる。
・
・
・
The number of hidden layers and the number of nodes are arbitrary. The output layer has a number of nodes equal to the total number N of actions ai that the wireless terminal 18k can take in the state Sk . Some of the actions ai are shown below.
- IF1 is assigned to the wireless base station 16-1 for DL use.
- IF1 is attributed to the wireless base station 16-1 for UL use.
- IF2 is assigned to the wireless base station 16-1 for DL use.
- IF2 is attributed to the wireless base station 16-1 for UL use.
IF1 is attributed to the wireless base station 16-1 for DL use, and IF2 is attributed to the wireless base station 16-2 for UL use.
IF1 is attributed to the wireless base station 16-1 for UL use, and IF2 is attributed to the wireless base station 16-2 for DL use.
・
・
・
出力層の各ノードには、無線端末18kが取り得る行動ai(i=1~N)の夫々についてのQ値=Q(Sk,ai;θi
t)が表出する。Q値は、パラメータθi
tの下でDQNが算出した行動aiについての採用価値である。
Each node in the output layer displays a Q value = Q (S k , a i ; θ i t ) for each action a i (i = 1 to N) that the
DQNを用いる手法では、出力層に表れたQ値の中から最も大きな値を選択して、そのQ値を生じさせる行動aiを、現時点tでの最適な行動ak(t)と決定する。DQNによれば、このようにして、個々の学習段階において、その時点tで最適と判断できる行動ak(t)を決定することができる。 In the method using DQN, the largest value is selected from the Q values appearing in the output layer, and the action a i that produces that Q value is determined as the optimal action a k (t) at the current time t. In this way, according to DQN, it is possible to determine the action a k (t) that can be determined as optimal at the time t in each learning stage.
図9は、無線端末18kの制御情報算出部54がDQNのパラメータθiを更新する流れを説明するため図である。尚、図8では、行動ak(t)を、便宜上DQN/DDQNの後段に示しているが、行動ak(t)がDQNまたはDDQNにより決定されるのは、上記の通り確率1-εの場合に限られる。そして、確率εの下では、行動ak(t)がランダムに決定される。パラメータθiには、それら双方の場合に得られた経験ek(t)が反映される。
Fig. 9 is a diagram for explaining the flow in which the control
無線端末18kでは、行動ak(t)が決定された後、その行動ak(t)に対する報酬Γk(t)が算出される。報酬Γk(t)は、例えば、次式(1)により算出される。
After the action a k (t) is determined in the
上記(1)式中、右辺第一項は加点項目であり、第二項は減点項目である。両者に付されたω1k、ω2kは、それらに対する配分比率を決める係数である。λは集合Λ={DL、UL}の各要素を示す識別子である。νは、集合L={sub6GHz、mmWave}の各要素を示す識別子である。 In the above formula (1), the first term on the right side is a point-adding item, and the second term is a point-deducting item. ω 1k and ω 2k attached to both are coefficients that determine the allocation ratio for them. λ is an identifier that indicates each element of the set Λ = {DL, UL}. ν is an identifier that indicates each element of the set L = {sub6GHz, mmWave}.
更に、上記(1)式中、右辺第一項中のc1k λ,νは、λ(DLまたはUL)で求める要求データレートRkf λを満たす伝送レートrbkf(t)が、ν(sub6GHzまたはmmWave)において得られた場合の加点分を意味している。その値は、次式(2)により算出される。 Furthermore, in the above formula (1), c 1k λ,ν in the first term on the right side means the added point when the transmission rate r bkf (t) that satisfies the required data rate R kf λ obtained at λ (DL or UL) is obtained at ν (sub6GHz or mmWave). The value is calculated by the following formula (2).
上記(2)式は、以下の場合に、伝送レートrbkf(t)に応じた加点rbkf(t)/Wλ,νが与えられることを意味している。但し、末項中のWλ,νは、λ(DLまたはUL)並びにν(sub6GHzまたはmmWave)の違いに起因する周波数帯の違いを相殺して正規化するための因子である。
1.無線基地局16-bが無線端末18kのインターフェースfの帰属を、λ(DLまたはUL)の用途で、ν(sub6GHzまたはmmWave)について認めており(xbkf
λ,ν=1)、かつ、λ(DLまたはUL)について、要求データレートRkf
λ以上の伝送レートrbkf(t)が得られていること(rbkf(t)≧Rkf
λ)。
2.無線基地局16-bに、無線端末18kのインターフェースfが、λ(DLまたはUL)の用途で、ν(sub6GHzまたはmmWave)での帰属を要求していること(abkf
λ,ν(t)=1)。
The above formula (2) means that an additional point r bkf (t)/W λ,ν according to the transmission rate r bkf (t) is given in the following cases, where W λ,ν in the last term is a factor for offsetting and normalizing the difference in frequency bands caused by the difference in λ (DL or UL) and ν (sub6GHz or mmWave).
1. The wireless base station 16-b recognizes the association of the interface f of the
2. The interface f of the
上記(1)式中、右辺第二項中のc2k λ,νは、λ(DLまたはUL)で求める要求データレートRkf λを満たす伝送レートrbkf(t)が、ν(sub6GHzまたはmmWave)において得られなかった場合の減点分を意味している。その値は、例えば次式(3)により算出される。 In the above formula (1), c 2k λ,ν in the second term on the right side means the point deduction when the transmission rate r bkf (t) satisfying the required data rate R kf λ at λ (DL or UL) cannot be obtained at ν (sub6GHz or mmWave). The value is calculated, for example, by the following formula (3).
上記(3)式は、以下の二つの場合には、報酬Γk(t)に、要求データレートRkf
λと伝送レートrbkf(t)との比に応じた減点が施されることを意味している。
1.λ(DLまたはUL)の用途で、ν(sub6GHzまたはmmWave)での帰属の要求が出され(abkf
λ,ν(t)=1)、帰属は許可されたが(xbkf
λ,ν(t)=1)、要求データレートRkf
λを満たす伝送レートrbkf(t)が得られなかった場合(rbkf(t)<Rkf
λ)。
2.λ(DLまたはUL)の用途で、ν(sub6GHzまたはmmWave)での帰属の要求が出されたが(abkf
λ,ν(t)=1)、要求したλ(DLまたはUL)について、無線基地局16で帰属が許可されなかった場合(xbkf
λ,ν(t)=0)。
The above formula (3) means that in the following two cases, the reward Γ k (t) is deducted according to the ratio between the requested data rate R kf λ and the transmission rate r bkf (t).
1. For an application of λ (DL or UL), a request for association at ν (sub6GHz or mmWave) is made (a bkf λ,ν (t) = 1), and association is granted (x bkf λ,ν (t) = 1), but a transmission rate r bkf (t) that satisfies the requested data rate R kf λ is not obtained (r bkf (t) < R kf λ ).
2. A request for association at v (sub6GHz or mmWave) is made for the purpose of λ (DL or UL) (a bkf λ,v (t) = 1), but the
このように、報酬Γk(t)は、行動ak(t)の結果として要求データレートRkf λを満たす伝送レートrbkf(t)が得られれば大きな値となる。他方、十分な伝送レートrbkf(t)が得られなければ、報酬Γk(t)は小さな値となる。 In this way, the reward Γ k (t) becomes large if the action a k (t) results in a transmission rate r bkf (t) that satisfies the required data rate R kf λ . On the other hand, if a sufficient transmission rate r bkf (t) is not obtained, the reward Γ k (t) becomes small.
尚、上記(3)式に含まれる伝送レートrbkf(t)は、以下の四つの場面毎に、下記(4)式により算出することができる。
1.無線端末18kが、DLの用途で、sub6GHzで無線基地局16-bに帰属、
2.無線端末18kが、ULの用途で、sub6GHzで無線基地局16-bに帰属、
3.無線端末18kが、DLの用途で、mmWaveで無線基地局16-bに帰属、
4.無線端末18kが、ULの用途で、mmWaveで無線基地局16-bに帰属。
The transmission rate r bkf (t) included in the above formula (3) can be calculated by the following formula (4) for each of the following four situations.
1. A
2. A
3. The
4. The
また、上記(4)式の四つの右辺に含まれるγbkf λ,ν(t)は、夫々の条件下でのSINR(Signal to Interference plus Noise power Ratio)である。それらは、下記(5)式~(8)式で算出することができる。 Moreover, γ bkf λ,ν (t) included in the four right-hand sides of the above formula (4) is the SINR (Signal to Interference plus Noise power Ratio) under each condition, which can be calculated by the following formulas (5) to (8).
但し、上記(5)式において、pbkf
DL,sub(t)は、DL、sub6GHzにおける送信電力である。また、hbk
sub(t)は、無線基地局16-bと無線端末18kとの間のsub6GHzにおける相関係数である。その値は、両者の距離が近い場合に大きくなり、伝搬ロスやフェージングの影響を受ける。hb´k
sub(t)並びにhk´k
sub(t)についても、夫々の添え字が示す環境下での相関係数である。更に、分母末尾のWDL,subはDL、sub6GHzでの帯域幅を表しており、ノイズ部分の電力計算に用いられている。上記(6)~(8)式中のpbkf
λ,ν(t)、hbk
ν(t)等、並びにWλ、νについても同様である。
In the above formula (5), p bkf DL,sub (t) is the transmission power in DL, sub6GHz. Also, h bk sub (t) is the correlation coefficient in sub6GHz between the wireless base station 16-b and the
以上説明した通り、本実施形態では、無線端末18kと無線基地局16との通信品質が、DLおよびULの夫々について評価される。そして、選択された行動ak(t)に対する報酬Γk(t)には、その両者が反映される。
As described above, in this embodiment, the communication quality between the
このようにして報酬Γk(t)が算出されると、今回の経験ek(t)がメモリに格納される(ステップ88)。具体的には、現在の状態Sk(t)、選択された行動ak(t)、得られた報酬Γk(t)、並びに遷移後の状態Sk(t+1)が、経験ek(t)としてメモリに格納される。 Once the reward Γk (t) has been calculated in this manner, the current experience e (t) is stored in memory (step 88). Specifically, the current state S (t), the selected action a (t), the obtained reward Γk (t), and the state S( t +1) after the transition are stored in memory as the experience e (t).
サンプルの系列に時間的な相関があると学習が適切に進まないことがある。この問題を解決するために、パラメータθiの更新にあたっては、メモリに格納された経験ekからランダムにメモリサンプルを取得し、それらをバッチ的に処理する(ステップ90)。 If there is a time correlation in the sample sequence, learning may not proceed properly. To solve this problem, when updating the parameter θ i , memory samples are randomly taken from the experience e k stored in the memory and processed in batches (step 90).
ランダムに取得したメモリサンプル、つまり(Sk、ak、Γk、Sk´)を含む経験ekを用いて、DQN/DDQNのパラメータθiを更新する(ステップ92)。但し、Sk´は、行動akにより遷移した先の状態を指すものとする。本ステップ92の処理は、具体的には、以下のように進められる。
The parameter θi of the DQN/DDQN is updated using the randomly acquired memory sample, i.e., the experience e k including (S k , a k , Γ k , S k ′) (step 92). Here, S k ′ refers to the state to which the transition is made by the action a k . Specifically, the process of this
行動akに対する報酬Γkが決まると、その報酬Γkに基づいて、状態Skの下で行動akを選択することについての「新たなQ値」=Q(Sk,ak)が算出できる。新たなQ値は、例えば下記(9)式のように算出される。 When the reward Γ k for the action a k is determined, a "new Q value" = Q(S k , a k ) for selecting the action a k in the state S k can be calculated based on the reward Γ k . The new Q value is calculated, for example, as shown in the following formula (9).
Q(Sk,ak)←Γk+γ*maxQ(Sk´,ak´) ・・・(9)
但し、γは、時間割引率である。
Q(S k , a k )←Γ k +γ*maxQ(S k ′, a k ′) ・・・(9)
where γ is the time discount rate.
上記(9)式の右辺、Γk+γ*maxQ(Sk´,ak´)は、(Sk,ak)の組合せに対して、「学習後のDQN」にQ値として算出して貰いたい値である。従って、DQNのパラメータθiは、(Sk,ak)の入力に対して出力層にその値が表出するように更新すればよい。 The right-hand side of the above equation (9), Γk +γ*maxQ(Sk ' , ak '), is the value that you want the "trained DQN" to calculate as the Q value for the combination of ( Sk , ak ). Therefore, the parameter θi of the DQN can be updated so that the value appears in the output layer for the input of ( Sk , ak ).
下記(10)式は、本実施形態においてDQNのパラメータθiを更新する際に用いる損失関数Lkを示す。 The following equation (10) shows a loss function L k used when updating the DQN parameter θ i in this embodiment.
但し、上記(10)式中、右辺第一項のQ(Sk,ak;θi)は、パラメータθiを持つメインネットワークが(Sk,ak)の組合せに対して算出するQ値である。また、右辺第二項中のQ(Sk´,ak´;θi ―)は、パラメータθi ―を持つターゲットネットワークが(Sk´,ak´)の組合せに対して算出するQ値である。 In the above formula (10), Q( S , a ; θ ) in the first term on the right side is the Q value calculated by the main network having the parameter θ for the combination of ( S , a ), and Q( S ' , a ' ; θ- ) in the second term on the right side is the Q value calculated by the target network having the parameter θ- for the combination of (S ' , a ' ).
DQNを更新する際に、更新するネットワークの値を更新中のネットワークで計算すると、学習が安定しないことがある。このため、DQNの更新では、更新対象であるメインネットワークの他に、更新値を計算するためのターゲットネットワークを用いるのが通常である。本実施形態においても、上記通常の手法に従い、新たなQ値に当たる(10)式第二項は、ターゲットネットワークを用いて計算する。 When updating a DQN, if the network values to be updated are calculated using the network being updated, learning may not be stable. For this reason, when updating a DQN, it is common to use a target network for calculating the update values in addition to the main network to be updated. In this embodiment, the second term of equation (10), which corresponds to the new Q value, is calculated using the target network, following the above-mentioned normal method.
本ステップ92では、上記(10)式に示す損失関数Lkが最小化されるように、DQNのパラメータθi、つまりメインネットワークのパラメータθiが更新される。その結果、DQNは、状態Skの入力に対して、行動akのQ値として、上記(9)式右辺の値を表出するように学習される。
In this
ターゲットネットワークは、更新の直後を除いて、過去のメインネットワークと同一である。そして、ターゲットネットワークは、既定の周期で更新される(ステップ94)。即ち、既定の周期で更新時期が到来すると、ターゲットネットワークのパラメータθi ―が、メインネットワークのパラメータθiにより上書きされる。以上の処理により、DQNの更新が完了する。 The target network is the same as the previous main network except immediately after the update. The target network is then updated at a predetermined cycle (step 94). That is, when the time for updating arrives at the predetermined cycle, the parameter θ i of the target network is overwritten by the parameter θ i of the main network. The above process completes the update of the DQN.
尚、下記(11)式は、本実施形態で、DDQNの手法が用いられる場合に、上記ステップ92において用いられる損失関数Lkを示す。更新の原理は、DQNの場合と同様であるため、これについての詳細は説明は省略する。
In addition, the following formula (11) shows the loss function L k used in the
[無線端末のCPUによる処理]
図10は、上記の機能を実現するために無線端末18のCPU72が実行する処理の流れを説明するためのフローチャートである。尚、ここでは、強化学習の手法としてDQNが用いられる場合について説明する。
[Processing by the wireless terminal CPU]
10 is a flowchart for explaining the flow of processing executed by the
図10に示すルーチンでは、先ず、周辺の無線基地局16から取得した通信品質情報等に基づいて、DQNの入力層に提供する状態Sk(t)が設定される(ステップ100)。状態Sk(t)には、上記の通り、DLに関する接続の情報と、ULに関する接続の情報とが含まれている。 10, first, a state S k (t) to be provided to the input layer of DQN is set based on communication quality information and the like acquired from the surrounding wireless base stations 16 (step 100). As described above, the state S k (t) includes connection information related to DL and connection information related to UL.
次に、今回の学習で用いるεが設定される(ステップ102)。εには、例えば初期値として0.1程度の値が与えられ、その後、本ルーチンが繰り返される毎に、εに減衰処理が施される。 Next, ε to be used in this learning is set (step 102). For example, a value of about 0.1 is given to ε as an initial value, and then ε is decayed each time this routine is repeated.
次に、0~1の範囲に収まる乱数を発生させる。更に、その乱数がε以下であるかが判別される(ステップ104)。 Next, a random number between 0 and 1 is generated. It is then determined whether the random number is less than or equal to ε (step 104).
乱数≦εの成立が認められた場合は、現在の状態Sk(t)に対して、次の行動ak(t)がランダムに決定される(ステップ106)。この行動ak(t)には、帰属を求める無線基地局16を、DLおよびUL毎に特定した情報が含まれる。
If it is determined that the random number ≦ε, the next action a k (t) for the current state S k (t) is randomly determined (step 106). This action a k (t) includes information specifying the
これに対して、上記ステップ104で乱数≦εの成立が認められなかった場合は、DQNの入力層に状態Sk(t)が入力される(ステップ108)。そして、DQNの出力層に表れたQ値が比較され、最も大きなQ値を示す行動ai(t)が、現時点での最適な行動ak(t)として選択される(ステップ110)。
On the other hand, if it is not determined in
次に、上記の処理により選択された行動ak(t)に基づいて、周囲の無線基地局16に対して帰属のリクエストが出される(ステップ112)。具体的には、DLとULの別、sub6GHzとmmWaveの別、および接続先の無線基地局16-bを特定した一または複数の接続要求が発せられる。 Next, based on the action a k (t) selected by the above process, an attribution request is issued to the surrounding wireless base stations 16 (step 112). Specifically, one or more connection requests are issued that specify whether the wireless base station is DL or UL, whether it is sub6 GHz or mmWave, and the wireless base station 16-b to which the wireless base station is to be connected.
上記の接続要求を受けた無線基地局16では、DLおよびULの夫々について、接続の可否が判断される。接続可否の判断は、例えばBranch and Bound法により、DLおよびULの夫々につき、以下のような手順で行われる。
1.無線端末18からの全ての接続要求を、伝送効率(rbkf/φbkf)の良い順にソートする(但し、φbkfは、無線基地局16-bが、無線端末18kのアプリケーションfで伝送レートrbkfを得る際の負荷である)。
2.上記のソートの順に帰属の候補を選び、収容の可否を判断する。残存する容量で収容できれば接続を許可し、そうでなければ接続を却下する。
3.全ての候補について判断を終えたら、周辺の無線端末18に、その結果を含む応答を送信する。
In the
1. All connection requests from the
2. Select the candidates for belonging in the order of the above sorting and judge whether they can be accommodated or not. If they can be accommodated with the remaining capacity, the connection is allowed, otherwise it is rejected.
3. After completing the judgment for all the candidates, a response including the result is transmitted to the
無線端末18kは、リクエストに対する応答を受信すると、その応答に含まれている通信品質情報を取得する(ステップ114)。 When the wireless terminal 18k receives the response to the request, it acquires the communication quality information contained in the response (step 114).
次に、通信品質情報に基づいて、上記(5)式~(8)式によりγbkf λ,ν(t)が算出される(ステップ116)。これにより、DLとULの一方と、sub6GHzとmmWaveの一方とで定まる条件毎のSINRが算出される。 Next, γ bkf λ,ν (t) is calculated using the above formulas (5) to (8) based on the communication quality information (step 116). This allows the SINR to be calculated for each condition determined by either DL or UL, and either sub6GHz or mmWave.
次いで、γbkf λ,ν(t)の算出値を上記(1)~(4)式に当てはめることにより、今回の行動ak(t)に対する報酬Γk(t)が算出される(ステップ118)。これにより、DLに関する評価とULに関する評価の双方が反映された報酬Γk(t)が算出される。 Next, the reward Γ k (t) for the current action a k (t) is calculated by applying the calculated value of γ bkf λ,ν (t) to the above formulas (1) to (4) (step 118). This allows the reward Γ k (t) that reflects both the evaluation regarding DL and the evaluation regarding UL to be calculated.
以上の処理が終わると、メモリ部66を構成するRAM78に、今回のルーチンで取得した経験ek(t)、即ち、(Sk(t)、ak(t)、Γk(t)、Sk(t+1))のセットが格納される(ステップ120)。
When the above processing is completed, the experience e k (t) acquired in the current routine, i.e., the set of (S k (t), a k (t), Γ k (t), S k (t+1)), is stored in the
以後、バッチ処理によるDQNの更新が実行されて(ステップ122)、今回のルーチンが終了される。 Then, the DQN is updated through batch processing (step 122), and this routine ends.
以上説明した通り、本実施形態における無線端末18は、DLに関わる評価とULに関わる評価が共に反映された報酬Γk(t)を計算する。そして、その報酬Γk(t)に基づいて更新されたQ値に基づいて、DQNまたはDDQNのパラメータθiが更新される。このため、本実施形態によれば、DLとULとが混在するヘテロジニアスな環境下で、それら双方の品質を総合的に最適化するようにDQNまたはDDQNを学習することができる。そして、複数の無線端末18と複数の無線基地局16との接続が、そのDQNまたはDDQNに従って決定されるため、DLとULとが混在するヘテロジニアスな環境下で、双方向の通信を総合的に最適化することができる。
As described above, the
ところで、上述した実施の形態1では、無線端末18および無線基地局16が、無線通信に二つのIFを用いることとしているが、本開示はこれに限定されるものではない。例えば、無線通信用のIFは三つ以上であってもよい。更には、無線通信用のIFには、ライセンス帯を対象とするものと、無線LAN等に用いる非ライセンス帯を対象とするものとが混在していてもよい。
In the above-described first embodiment, the
また、上述した実施の形態1では、行動を決める価値関数として、DQNまたはDDQNを用いることとしている。しかしながら、それらはあくまで例示であり、本開示はこれに限定されるものではない。特定の状態の下で取り得る行動毎の価値を判断することのできるものであれば、何れも本開示の価値関数として用いることができる。 In addition, in the above-mentioned first embodiment, DQN or DDQN is used as the value function that determines the action. However, these are merely examples, and the present disclosure is not limited to these. Any function that can determine the value of each action that can be taken under a specific state can be used as the value function of the present disclosure.
10 無線通信システム
16、16-1、16-2、16-3 無線基地局
18、18i、18j、18k 無線端末
52 DL/UL管理部
54 制御情報算出部
60 DQN/DDQN更新部
Γk(t) 報酬
ak(t) 行動
ek(t) 経験
Sk(t) 状態
Sk(t+1) 遷移後の状態
Rkf 要求データレート
rbkf 伝送レート
θi パラメータ
10
Claims (8)
前記複数の無線基地局と前記無線端末との接続の状態を、DLの通信とULの通信とを区別して検知するステップと、
前記状態を価値関数に入力するステップと、
前記状態の下で前記無線端末が採り得る行動の夫々の価値を前記価値関数が出力し、当該行動の夫々は、何れの無線基地局に接続を要求するかをDLの通信とULの通信とを区別して定めたものであるステップと、
採用する行動に対応する要求を無線基地局に伝達するステップと、
前記要求に対する応答を前記無線基地局から取得するステップと、
前記応答に基づいて、DLに関わる評価とULに関わる評価とが共に反映された報酬を算出する報酬算出ステップと、
前記報酬に基づいて、前記状態の下で前記行動を採用することについての価値を更新するステップと、
更新後の前記価値に基づいて、前記価値関数のパラメータを学習するステップと、を含み、
前記価値関数に入力される前記状態は、前記無線端末の、前記複数の無線基地局の夫々に対するDLに関わる帰属要求の有無とULに関わる帰属要求の有無を含む無線通信方法。 A wireless communication method for determining a combination of connections between a plurality of wireless base stations and a wireless terminal, comprising:
detecting a state of connection between the plurality of radio base stations and the radio terminal by distinguishing between DL communication and UL communication;
inputting said state into a value function;
a step in which the value function outputs a value of each of actions that the wireless terminal can take under the state, and each of the actions is determined by distinguishing between DL communication and UL communication and determining to which wireless base station a connection request should be made;
transmitting a request to a radio base station corresponding to an action to be taken;
obtaining a response to the request from the wireless base station;
a reward calculation step of calculating a reward reflecting both the DL evaluation and the UL evaluation based on the response;
updating a value for adopting the behavior under the state based on the reward;
and learning parameters of the value function based on the updated values ;
A wireless communication method, wherein the state input to the value function includes the presence or absence of a DL-related association request and the presence or absence of a UL-related association request of the wireless terminal to each of the plurality of wireless base stations .
前記無線端末は、前記複数の無線通信用のインターフェースを有し、
前記状態は、前記無線端末が、どの無線基地局と、どのインターフェースで、DLとULの何れで接続しているかの情報を含み、
前記行動は、前記無線端末のどのインターフェースを、どの無線基地局に、DLとULの何れで接続させるかの情報を含む請求項1に記載の無線通信方法。 At least some of the plurality of wireless base stations have a plurality of wireless communication interfaces having different specifications,
the wireless terminal has the plurality of interfaces for wireless communication,
The state includes information regarding which radio base station the radio terminal is connected to, through which interface, and whether DL or UL, the radio terminal is connected to;
The wireless communication method according to claim 1 , wherein the action includes information on which interface of the wireless terminal is to be connected to which wireless base station in either DL or UL.
前記無線端末が要求するDLの通信に関するSINRを算出するステップと、
DLに関する前記SINRに基づいて、DLの通信で得られた伝送レートを算出するステップと、
前記無線端末が要求するULの通信におけるSINRを算出するステップと、
ULに関する前記SINRに基づいて、ULの通信で得られた伝送レートを算出するステップと、
DLに関する前記伝送レートと、ULに関する前記伝送レートとに基づて前記報酬を算出するステップと、
を含む請求項1または2に記載の無線通信方法。 The remuneration calculation step includes:
calculating a SINR for DL communication requested by the wireless terminal;
calculating a transmission rate obtained in DL communication based on the SINR for DL;
calculating a SINR in an UL communication requested by the wireless terminal;
calculating a transmission rate obtained in an UL communication based on the SINR for the UL;
calculating the reward based on the transmission rate for DL and the transmission rate for UL;
3. The wireless communication method according to claim 1, further comprising:
CPUを備え、
前記CPUが、
前記複数の無線基地局と前記無線端末との接続の状態を、DLの通信とULの通信とを区別して検知する処理と、
前記状態を価値関数に入力する処理と、
前記状態の下で前記無線端末が採り得る行動の夫々の価値を前記価値関数を用いて算出し、当該行動の夫々は、何れの無線基地局に接続を要求するかをDLの通信とULの通信とを区別して定めたものである処理と、
採用する行動に対応する要求を無線基地局に伝達する処理と、
前記要求に対する応答を無線基地局から取得する処理と、
前記応答に基づいて、DLに関わる評価とULに関わる評価とが共に反映された報酬を算出する報酬算出処理と、
前記報酬に基づいて、前記状態の下で前記行動を採用することについての価値を更新する処理と、
更新後の前記価値に基づいて、前記価値関数のパラメータを学習する処理と、を実行し、
前記価値関数に入力される前記状態は、前記無線端末の、前記複数の無線基地局の夫々に対するDLに関わる帰属要求の有無とULに関わる帰属要求の有無を含む無線端末。 A wireless terminal having a function of connecting to a plurality of wireless base stations,
Equipped with a CPU,
The CPU,
detecting a state of connection between the plurality of wireless base stations and the wireless terminal by distinguishing between DL communication and UL communication;
inputting said state into a value function;
a process of calculating a value of each of actions that the wireless terminal can take under the state by using the value function, and determining to which wireless base station a connection request is to be made for each of the actions by distinguishing between DL communication and UL communication;
transmitting a request to a wireless base station corresponding to the action to be taken;
obtaining a response to the request from a wireless base station;
A reward calculation process for calculating a reward reflecting both the DL evaluation and the UL evaluation based on the response;
updating a value for taking the action under the state based on the reward;
and learning parameters of the value function based on the updated value .
The state input to the value function includes the presence or absence of a DL-related association request and the presence or absence of a UL-related association request of the wireless terminal with respect to each of the plurality of wireless base stations .
前記無線端末は、前記複数の無線通信用のインターフェースを有し、
前記状態は、前記無線端末が、どの無線基地局と、どのインターフェースで、DLとULの何れで接続しているかの情報を含み、
前記行動は、前記無線端末のどのインターフェースを、どの無線基地局に、DLとULの何れで接続させるかの情報を含む請求項5に記載の無線端末。 At least some of the plurality of wireless base stations have a plurality of wireless communication interfaces having different specifications,
the wireless terminal has the plurality of interfaces for wireless communication,
The state includes information regarding which radio base station the radio terminal is connected to, through which interface, and whether DL or UL, the radio terminal is connected to;
The wireless terminal according to claim 5 , wherein the action includes information regarding which interface of the wireless terminal is to be connected to which wireless base station in either DL or UL.
前記無線端末が要求するDLの通信に関するSINRを算出する処理と、
DLに関する前記SINRに基づいて、DLの通信で得られた伝送レートを算出する処理と、
前記無線端末が要求するULの通信に関するSINRを算出する処理と、
ULに関する前記SINRに基づいて、ULの通信で得られた伝送レートを算出する処理と、
DLに関する前記伝送レートと、ULに関する前記伝送レートとに基づいて前記報酬を算出する処理と、
を含む請求項5または6に記載の無線端末。 The reward calculation process includes:
A process of calculating an SINR related to DL communication requested by the wireless terminal;
Calculating a transmission rate obtained in DL communication based on the SINR for DL;
A process of calculating a SINR related to UL communication requested by the wireless terminal;
calculating a transmission rate obtained in UL communication based on the SINR for UL;
calculating the reward based on the transmission rate for DL and the transmission rate for UL;
7. The wireless terminal according to claim 5 or 6, comprising:
無線端末が備えるCPUに、
前記複数の無線基地局と前記無線端末との接続の状態を、DLの通信とULの通信とを区別して検知する処理と、
前記状態を価値関数に入力する処理と、
前記状態の下で前記無線端末が採り得る行動の夫々の価値を前記価値関数を用いて算出し、当該行動の夫々は、何れの無線基地局に接続を要求するかをDLの通信とULの通信とを区別して定めたものである処理と、
採用する行動に対応する要求を無線基地局に伝達する処理と、
前記要求に対する応答を無線基地局から取得する処理と、
前記応答に基づいて、DLに関わる評価とULに関わる評価とが共に反映された報酬を算出する報酬算出処理と、
前記報酬に基づいて、前記状態の下で前記行動を採用することについての価値を更新する処理と、
更新後の前記価値に基づいて、前記価値関数のパラメータを学習する処理と、
を実行させるプログラムを含み、
前記価値関数に入力される前記状態は、前記無線端末の、前記複数の無線基地局の夫々に対するDLに関わる帰属要求の有無とULに関わる帰属要求の有無を含む無線端末用プログラム。 A program for a wireless terminal for realizing a function of connecting to a plurality of wireless base stations,
A CPU provided in the wireless terminal,
detecting a state of connection between the plurality of wireless base stations and the wireless terminal by distinguishing between DL communication and UL communication;
inputting said state into a value function;
a process of calculating a value of each of actions that the wireless terminal can take under the state by using the value function, and determining to which wireless base station a connection request is to be made for each of the actions by distinguishing between DL communication and UL communication;
transmitting a request to a wireless base station corresponding to the action to be taken;
obtaining a response to the request from a wireless base station;
A reward calculation process for calculating a reward reflecting both the DL evaluation and the UL evaluation based on the response;
updating a value for taking the action under the state based on the reward;
A process of learning parameters of the value function based on the updated value;
A program for executing
A program for a wireless terminal, wherein the state input to the value function includes the presence or absence of a DL-related association request and the presence or absence of a UL-related association request of the wireless terminal with respect to each of the plurality of wireless base stations .
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|---|---|---|---|---|
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