Aprovechar la nueva tecnología de radio en la banda no licenciada (NR-U) puede aliviar la congestión del tráfico, aumentar la capacidad de la red y ayudar a mitigar la diversidad en las solicitudes de servicio de los usuarios. En este trabajo, se considera una red heterogénea de múltiples tecnologías de acceso radioeléctrico (RAT) con múltiples segmentos, integrando la nueva tecnología de radio (NR) en las bandas licenciadas y no licenciadas. Se propone un problema de optimización con el objetivo de maximizar la satisfacción de los usuarios, definida como maximizar la tasa de datos alcanzable mientras se mantiene el requisito de latencia mínima para el segmento. Para resolver el problema de optimización propuesto, se introduce un marco iterativo que utiliza un algoritmo de aprendizaje por refuerzo profundo (DRL) junto con el algoritmo de aprendizaje por arrepentimiento (RLA) que resuelve de forma eficiente el problema de asociación de usuarios considerando usuarios de Wi-Fi coexistentes, asigna recursos de radio para cada segmento y determina el valor óptimo de numerología escalable en cada segmento. Los resultados de la simulación muestran que nuestro modelo propuesto mejora la satisfacción de los usuarios, alcanzando hasta un 70% de satisfacción en comparación con otros enfoques de referencia.
Elmosilhy et al. (Tue,) estudiaron esta cuestión.