eLAA中基于强化学习的动态帧配置算法

摘要

增强许可辅助访问(eLAA)/MulteFire能够在免授权频谱上同时支持上行(Uplink,UL)下行(Downlink,DL)传输。在免授权频段上,eLAA/MulteFire采用LBT(Listen Before Talk,LBT)机制接入信道,但该机制并不能避免与隐藏节点之间的传输冲突,从而导致时延加长或WiFi丢包。合理灵活的帧配置将减少这种传输冲突,降低WiFi传输时延,提高信道的接入概率。本文提出一种基于Q学习(Q-learning,QL)的动态上下行帧配置(DFC)机制。在这个机制中,基站被视为一个智能体,并将吞吐时间和公平性的不同组合定义为智能体状态,不同帧配置定义为智能体行为。智能体基于获取到的临近基站的帧配置和WiFi的平均传输时长,学习得到最优的帧配置。仿真结果表明,提出的基于QL的帧配置方法在确定一定公平性的前提下,极大提高了免授权频段的信道接入概率和吞吐量,降低了传输时延。