GRAPH ATTENTION NETWORK ENHANCED POWER ALLOCATION FOR WIRELESS CELLULAR SYSTEM (2024)

С быстрым развитием технологии сотовых сетей и распространением мобильных устройств эффективная политика распределения сетевых ресурсов становится все более важной для улучшения пользовательских услуг и производительности сети. Наша цель - максимизировать суммарную мощность всех пользователей сети путем нахождения оптимальной схемы распределения мощности. В последние годы методы глубокого обучения на основе графов продемонстрировали большой потенциал для решения проблемы распределения сетевых ресурсов. Из-за топологической природы мобильных сетей графовые нейронные сети (GNN) могут лучше работать с данными, структурированными в виде графов. Однако большинство из этих методов фокусируются только на узловых функциях в процессе обучения и часто игнорируют или упрощают граничные функции, которые играют не менее важную роль, чем узлы. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем дизайн сети с расширенным графическим вниманием (HEGAT), который напрямую связывает изменяющуюся топологию сети и наилучший способ распределения мощности во время обучения. Обширные результаты моделирования подтверждают превосходную производительность и надежные возможности обобщения, демонстрируемые предлагаемой методологией HEGAT.

Тип: Статья
Автор (ы): Цюши Сунь, Ян Хе, Петросян Ованес Леонович
Ключевые фразы: МИСО, СОТОВАЯ СЕТЬ, ПОГРАНИЧНАЯ ФУНКЦИЯ, СЕТЬ ГРАФИЧЕСКОГО ВНИМАНИЯ, РАСПРЕДЕЛЕНИЕ МОЩНОСТИ

Идентификаторы и классификаторы

УДК
519.217. Марковские процессы
eLIBRARY ID
58907393
Текстовый фрагмент статьи