| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,435 |
| تعداد مقالات | 17,673 |
| تعداد مشاهده مقاله | 57,698,868 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 19,373,583 |
تخصیص منابع در شبکههای دسترسی رادیویی باز: یک رویکرد نظریه بازی مبتنی بر تعادل همبسته | ||
| مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
| مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 15 اسفند 1403 اصل مقاله (1018.28 K) | ||
| نوع مقاله: علمی-پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/tjee.2025.60724.4814 | ||
| نویسندگان | ||
| مهبد حمزه1؛ وصال حکمی* 2 | ||
| 1دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه علم و صنعت، تهران، ایران | ||
| 2استاد، دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه علم و صنعت، تهران، ایران | ||
| چکیده | ||
| شبکه دسترسی رادیویی به عنوان واسط میان دستگاههای کاربر و شبکه هسته، ارتباط بیسیم یکپارچه را میان دستگاهها فرآهم میآورد. شبکه دسترسی رادیویی باز (O-RAN)، الگوی به روز شدهای از الگوهای طراحی RAN به مانند RAN اَبری و RAN مجازیسازی شده است که علاوه بر ویژگیهای جداسازی ریزدانهتر در کارکردهای شبکه و استفاده از معماری تحت سرویسدهندههای همهمنظوره، از مزیت استفاده از کنترلکنندههای هوشمند بهره میبرد و مناسبت بیشتری با شبکههای نسل پنجم و ششم دارد. از این رو تخصیص منابع در O-RAN نیاز به رویکردهای متفاوتی دارد. کنترلکنندهها در O-RAN به دو صورت نزدیک به بلادرنگ و غیر بلادرنگ هستند که اولی از برنامههای کاربردی به نام xApp و دومی از برنامههای کاربردی به نام rApp به منظور کنترل منابع شبکه بهره میبرد. ما در این مقاله مسئله تخصیص توأم واحدهای رادیویی باز (O-RU) به کاربران و زیرکانال به O-RUها را در شرایط کیفیت کانال غیرقطعی و متغیر با زمان در نظر میگیریم، مسئله را با استفاده از بازیهای مُدوله شده مارکُفی فرمولبندی کرده و یک الگوریتم رهگیر تعادل چند عامله برای حصول همگرایی و رهگیری نقطه کاری پایدار شبکه پیشنهاد میدهیم. همچنین از طریق شبیهسازی، کارایی روش پیشنهادی با راهکارهای پیشین مرتبط مقایسه و ارزیابی میشود. | ||
| کلیدواژهها | ||
| O-RAN؛ تخصیص منابع؛ بازی مُدوله شده مارکُفی؛ تعادل همبسته | ||
| مراجع | ||
|
[1] Polese, L. Bonati, S. D’Oro, S. Basagni and T. Melodia, "Understanding O-RAN: Architecture, Interfaces, Algorithms, Security, and Research Challenges," in IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 25, no. 2, pp. 1376-1411, 2023. [2] Sharara, T. Pamuklu, S. Hoteit, V. Vèque and M. Erol-Kantarci, "Policy-Gradient-Based Reinforcement Learning for Computing Resources Allocation in O-RAN," 2022 IEEE 11th International Conference on Cloud Networking (CloudNet), pp. 229-236, 2022. [3] Mollahasani, M. Erol-Kantarci and R. Wilson, "Dynamic CU-DU Selection for Resource Allocation in O-RAN Using Actor-Critic Learning," 2021 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), Madrid, Spain, pp. 1-6, 2021. [4] Hammami and K. K. Nguyen, "Multi-Agent Actor-Critic for Cooperative Resource Allocation in Vehicular Networks," 2022 14th IFIP Wireless and Mobile Networking Conference (WMNC), Sousse, Tunisia, pp. 93-100, 2022. [5] Kazemifard and V. Shah-Mansouri, “Minimum delay function placement and resource allocation for Open RAN (O-RAN) 5G networks,” Computer Networks, vol. 188. Elsevier BV, p. 107809, 2021. [6] -H. Lai, L.-H. Shen, and K.-T. Feng, “Intelligent Load Balancing and Resource Allocation in O-RAN: A Multi-Agent Multi-Armed Bandit Approach.” arXiv, 2023. [7] Narmanlioglu and E. Zeydan, "Learning in SDN-based multi-tenant cellular networks: A game-theoretic perspective," 2017 IFIP/IEEE Symposium on Integrated Network and Service Management (IM), pp. 929-934, 2017. [8] Zhou, M. Elsayed and M. Erol-Kantarci, "RAN Resource Slicing in 5G Using Multi-Agent Correlated Q-Learning," 2021 IEEE 32nd Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), Helsinki, Finland, pp. 1179-1184, 2021. [9] Bejani, R. , Kalantari, M. and Eftekhari Moghaddam, A. M., "A Game Theory Framework to Cooperate Nodes in Malicious Nodes Detection Process in Wireless Sensor Network," TABRIZ JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING, vol.47, no.4, pp. 1329-1342, 2018. [10] Filali, Z. Mlika and S. Cherkaoui, "Open RAN Slicing for MVNOs With Deep Reinforcement Learning," in IEEE Internet of Things Journal, vol. 11, no. 10, pp. 18711-18725, 2024. [11] Hakami, V. , Mostafavi, S. A. and Arefinezhad, Z., "RL-based Resource Allocation for Improving Throughput in Cellular D2D Communications, " TABRIZ JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING, pp. 50, no. 3, pp. 1165-1177, 2020. [12] Zhang and L. Cai, "Packet-Level Channel Model for Wireless OFDM Systems," IEEE GLOBECOM 2007 - IEEE Global Telecommunications Conference, Washington, DC, USA, pp. 5215-5219, 2007. [13] Rastovac and D. Vukobratovic, "Modeling LTE-A channel using FSMC model for OFDM systems," 2012 20th Telecommunications Forum (TELFOR), Belgrade, Serbia, pp. 436-439, 2012. [14] Xu and Z. Cao, "A Packet Loss Reduction Scheduling Scheme With Cross-layer Design for OFDM Downlinks," MILCOM 2006 - 2006 IEEE Military Communications conference, Washington, DC, USA, pp. 1-7, 2006. [15] Heng Wang and N. B. Mandayam, "A simple packet-transmission scheme for wireless data over fading channels," in IEEE Transactions on Communications, vol. 52, no. 7, pp. 1055-1059, 2004. [16] Hong Shen Wang and N. Moayeri, "Finite-state Markov channel-a useful model for radio communication channels," in IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 44, no. 1, pp. 163-171, Feb. 1995. [17] J. Aumann, “Correlated Equilibrium as an Expression of Bayesian Rationality,” Econometrica, vol. 55, no. 1. JSTOR, p. 1, Jan. 1987. [18] Hart and A. Mas-Colell, “A Reinforcement Procedure Leading to Correlated Equilibrium,” Economics Essays. Springer Berlin Heidelberg, pp. 181–200, 2001. [19] Namvar Gharehshiran, V. Krishnamurthy and G. Yin, "Distributed Tracking of Correlated Equilibria in Regime Switching Noncooperative Games," in IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 58, no. 10, pp. 2435-2450, 2013. [20] Todisco, S. Bartoletti, C. Campolo, A. Molinaro, A. O. Berthet and A. Bazzi, "Performance Analysis of Sidelink 5G-V2X Mode 2 Through an Open-Source Simulator," in IEEE Access, vol. 9, pp. 145648-145661, 2021. [21] S. Sutton, A.G. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press, 2018. [22] H. Sandholm, "Population Games and Evolutionary Dynamics, ser, " Economic Learning and Social Evolution. Cambridge, MA, USA: MIT Press, 2011. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 425 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 24 |
||