【摘 要】
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This paper proposes a deep-Q-network(DQN)controller for network selection and adaptive resource allocation in hetero-geneous networks,developed on the ground of a Markov decision process(MDP)model of the problem.Network selection is an enabling technology
【机 构】
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Department of Computer,Control and Management Engineering“Antonio Ruberti”,University of Rome La Sap
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This paper proposes a deep-Q-network(DQN)controller for network selection and adaptive resource allocation in hetero-geneous networks,developed on the ground of a Markov decision process(MDP)model of the problem.Network selection is an enabling technology for multi-connectivity,one of the core functionalities of 5G.For this reason,the present work considers a realistic network model that takes into account path-loss models and intra-RAT(radio access technology)interference.Numerical simulations validate the proposed approach and show the improvements achieved in terms of connection acceptance,resource allocation,and load balancing.In particular,the DQN algorithm has been tested against classic reinforcement learning one and other baseline approaches.
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