wireless resource allocation | BriefGPT

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MM带 QoS 保证的功率控制：一个可微投影无监督学习框架
本文介绍了一种基于深度神经网络的无监督学习框架，以解决多用户干扰信道中的功率控制问题，该问题的目标是在用户的最低数据速率或 QoS 要求和功率预算限制下最大化网络总速率，并使用两个新的深度学习（DL）解决方案：DIPNet 和 DEPNet
PDFa year ago
基于图神经网络的用户配对在无线通信系统中的应用
本文提出一种无监督的图神经网络方法用于解决无线通信系统中的用户配对问题，该方法在网络资源分配，用户配对和动态网络等方面显著优于传统的 ML 和 CNN 方法。
PDFa year ago
无人机群的分布式机器学习：计算、感知和语义分析
本文综述了分布式学习算法在无人机群体中的应用，重点分析了其在通信服务、无线资源分配、用户分配、感知和卫星通信等方面的应用，并介绍了其在无线通信系统中的若干先进应用，并讨论了使用 DL-enable 的 UAV 群组所能解决的问题和挑战，同时
PDF2 years ago
MM针对连接到无人机编排器的自主车辆联邦学习中的异构性问题
本文提出了一种基于飞行器交通监控系统的反应性方法，通过合理分配无线资源，提高联邦学习中针对特定关键对象类的学习，应用于计算机视觉任务，并且证明了该方法通过针对不同学习器的贡献可以提高系统的准确性，尤其是当联邦学习的对象类在网络中缺乏代表性时
PDF3 years ago
MM无线资源分配的广义班德分解加速
利用机器学习技术对广义班德尔分解算法进行加速的研究表明，学习到的割线分类器和割线回归器分别用于标记有用和无用的割线，从而减少了主问题的复杂度，而不会损失优化结果，并且在无线网络中具有较强的实用性。
PDF4 years ago
一种用于可扩展无线功率控制的图神经网络方法
本文提出使用图神经网络（GNNs）解决功率控制问题，并设计了干扰图卷积神经网络（IGCNet）来学习最佳功率控制。IGCNet 在无监督的情况下展现出了较好的性能，并且可以解决传统算法下的功率控制问题。
PDF5 years ago
基于深度学习的车联网无线资源分配
本文介绍深度学习在车联网中用于资源分配的关键动因和障碍，并回顾了近期在利用深度学习哲学解决无线资源分配问题方面取得的重要成果。通过深度强化学习和优化技术，探究当前设计方法所面临的挑战，并提出未来资源分配研究的一些方向。
PDF5 years ago
无线供能移动边缘计算网络中的在线计算卸载深度强化学习
本文提出了一种基于深度强化学习的在线边缘计算离线策略，在自适应调整参数的基础上有效减少了计算时间，提高了计算性能。
PDF6 years ago