Yeni nesil mobil haberleşme sistemleri için pekiştirmeli öğrenme ile aktarım mekanizması

Yeni nesil mobil haberleşme ağları, yeni hizmet ve ihtiyaçları karşılamak için, milimetrik dalga kullanımları, bulut tabanlı mimariler ve yeni akıllı algoritmalar gibi kritik kolaylaştırıcı teknolojiler üzerine kurulmaktadır. RRM ("Radio Resource Management" - Radyo Kaynakları Yönetimi) uygulamaları bu yeni nesil ağlar için önemli bir araştırma alanıdır. Bu tezde, CMAB ("Contextual Multi-Armed Bandit" - Bağlamsal Çok Kollu Haydut) algoritması konsepti ve O-RAN ("Open Radio Network" - Açık Radyo Ağı) mimarisi dikkate alınarak pekiştirmeli öğrenmeye dayalı bir HO ("Handover" - aktarım) mekanizması tasarlanmıştır ve algoritmaya CHARM ("CMAB-Based Handover Algorithm in Reinforcement Mechanism" - Pekiştirme Mekanizmasında CMAB Tabanlı Aktarım Algoritması) ismi verilmiştir. Kullanıcı ekipmanlarının hareket hızı ve hizmet veren baz istasyonunun sinyal-parazit artı gürültü oranı (SINR), algoritma için bağlam bilgisi olarak değerlendirilmektedir. Önerilen algoritma, 3. Nesil Ortaklık Projesinin (3GPP) geleneksel algoritması ve literatürdeki rakip bir pekiştirmeli öğrenme algoritması ile UMa ("Urban Macro" - Şehiriçi Makro), UMi ("Urban Micro" - Şehiriçi Mikro) yayılımı ve harita üzerindeki farklı yoğunluklardaki baz istasyonu ile engel sayıları gibi kanal koşulları altında karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, önerdiğimiz algoritmanın ortalama bilgi iletim hızı için her kanal koşulunda geleneksel 3GPP aktarım algoritmasından ve rakip algoritmadan daha iyi performans ile çalıştığını göstermektedir. Ayrıca simülasyon sonuçlarından önerdiğimiz algoritmanın ortalama aktarım sayıları için de oldukça rekabetçi bir algoritma olduğu görülmektedir.