Fronthaul

基于TWDM-PON的MMIMO FRONTHAUL网络中的基于深钢筋学习的联合分配方案基于TWDM-PON的MMIMO FRONTHAUL网络中的基于深钢筋学习的联合分配方案

摘要 - 在下一代集中式或云无线电访问网络（C-RAN），时间和波长分层多路复用的光学网络（TWDM-PON）已被广泛认为是构建移动式fronthaul的有前途的候选人。考虑到C-RAN中严格的带宽效率，潜伏期和成本要求，对于基于TWDM-PON的Fronthaul，非常需要效率的带宽和波长分配方案。尤其是对于启用波束形成的大量多个输入多个输出（MMIMO），需要在TWDM-PON中以带宽和波长资源共同分配附加的无线电资源。在本文中，我们将联合分配概率提出为整数线性编程数学模型，并提出了基于TWDM-PON-基于MMIMO Fronthaul网络的能量结构的基于能量良好的架构的深入增强学习（RL）的联合分配方案。所提出的方案将启发式无线电资源分配算法与基于RL的波长分配模型相结合，以优化在下游方向共同共同优化Fronthaul带宽，无线电资源和波长利用率。仿真结果表明，所提出的方案具有较高的带宽效率和高无线电源造成的，与基准相比，与基准相比，降低了波长的使用，并降低了波长的使用。