Inter-numerology interference minimization in 5G: A deep reinforcement learning based approach

Yıllar geçtikçe mobil cihazların, video hizmetlerinin ve daha fazlasının kul- lanımının artmasıyla 5G teknolojilerinin kullanımı yaygınlaştı. 5G teknolojisi, 4G teknolojisine kıyasla daha düşük gecikme süresi, daha yüksek güvenilirlik ve daha yüksek verim sağlar. Yazılım tanımlı ağlar ve ağ sanallaştırma fonksiyonları aracılığıyla ağ dilimlerinin oluşturulması, bu gelişmelere olanak sağlar. Her dilim, yazılım tanımlı ağlar ve ağ sanallaştırma fonksiyonları aracılığıyla kendi içinde dinamik olarak yapılan- dırılabilir. Ağ, bir ağ dilimi oluşturarak farklı hizmetlerin farklı gereksinimlerini karşılar. Daha üst katmanda ağ sanallaştırma fonksiyonları, ağ dilimlerinin oluşturulma- sından ve yönetilmesinden sorumludur. Bir ağ diliminin fiziksel katmana yansıması RAN dilimlemedir. Numeroloji konseptinin 5G ile birleşmesi ile radyo spektrumu ve ilgili kaynaklar, bant genişliği, alt taşıyıcı aralığı vb. açısından yapılandırılabilir hale gelmiştir. Numeroloji çözümünün bir dezavantajı vardır. Frekans ve zaman uzayında alt taşıyıcı aralığının değiştirilmesi, geleneksel OFDM sinyallerindeki diklik ilkesini yok eder. Bu, ağın numerolojiler arası girişim ile karşı karşıya kalmasına neden olur. Bu iyileştirmeleri sağlayan çözümler, 4G ağlarında karşılaşmadığımız optimizas- yon sorunlarını da beraberinde getirdi. 5G teknolojisi, heterojen hizmetlere heterojen sinyaller gerektirdiğinden asıl sorun optimizasyonla ilgilidir. Bu makalenin temel amacı, bu optimizasyon problemini çözmektir. Bunu yaparken de INI minimize etmeyi ve kanal kapasitesini en üst düzeyde kullanmayı amaçlar.