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Resource Allocation in multi-user cellular networks:A Transformer-Based Deep Reinforcement Learning Approach

China Communications 2024年第5期21卷 77-96页

作者： Zhao Di Zheng Zhong Qin Pengfei Qin Hao Song Bin State Key Laboratory of Integrated Services networks Xidian University710071China China Academy of Space Technology Beijing 100081China

To meet the communication services with diverse requirements,dynamic resource allocation has shown increasing *** this paper,we consider the multi-slot and multi-user resource allocation(MSMU-RA)in a downlink cellular scenario with the aim of maximizing system spectral efficiency while guaranteeing user *** first model the MSMURA problem as a dual-sequence decision-making process,and then solve it by a novel Transformerbased deep reinforcement learning(TDRL)***,the proposed TDRL approach can be achieved based on two aspects:1)To adapt to the dynamic wireless environment,the proximal policy optimization(PPO)algorithm is used to optimize the multi-slot RA strategy.2)To avoid co-channel interference,the Transformer-based PPO algorithm is presented to obtain the optimal multi-user RA scheme by exploring the mapping between user sequence and resource *** results show that:i)the proposed approach outperforms both the traditional and DRL methods in spectral efficiency and user fairness,ii)the proposed algorithm is superior to DRL approaches in terms of convergence speed and generalization performance.

关键词： dynamic resource allocation multi-user cellular network spectrum efficiency user fairness

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