セルレンジ拡張におけるPFメトリックのNeural Networkを用いた近似法

摘要

現在，世界中でBeyond 5G（B5G）の研究·開発が開始されている．B5Gでは，5Gよりも更なる大容量化が求められており，このためには，基地局密度の増大，高周波数帯の利用などが必須となる．また，これら無線リソース（基地局·周波数帯を合わせて無線リソースと呼ぶ）の割り当てを適切に行うことも無線リソース増大の効果を得るために重要となる．本稿では，プロポーショナルフェアネス規範に基づく凸最適化と機械学習を併用する割り当て法における機械学習の学習方法について検討する．