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초고신뢰 저지연 통신(URLLC)과 향상된 모바일 광대역(eMBB)의 공존은 다섯 번째 세대 이상(B5G) 무선 네트워크에서 서비스 페어링 및 자원 할당에 상당한 도전 과제를 가져옵니다. URLLC 서비스의 신뢰성 요구 사항을 충족하고 eMBB 서비스의 공정성을 개선하기 위해, 우리는 먼저 eMBB 서비스에 대한 감독 학습 기반 자원 할당 정책을 개발합니다. 그런 다음 URLLC 서비스에 대한 두 단계 자원 할당 프레임워크를 제안합니다: 1) eMBB/URLLC 서비스 페어링, 2) URLLC 자원 할당. 첫 번째 단계에서 매칭 이론은 eMBB와 URLLC 서비스를 더 나은 공정성을 위해 페어링합니다. 두 번째 단계에서 URLLC 자원 할당 정책은 제약된 비지도 학습 알고리즘에 의해 최적화됩니다. 시뮬레이션 결과는 우리가 제안한 프레임워크가 두 개의 기존 기준과 비교하여 공정성, 처리량 및 신뢰성 간의 더 나은 균형을 달성할 수 있음을 보여줍니다. 예를 들어, 동적 비례 공정성 알고리즘은 평균 패킷 도착률이 0.7 패킷/미니 슬롯 이하일 때 URLLC의 신뢰성 요구를 충족할 수 있습니다. 제안된 알고리즘은 평균 패킷 도착률이 1.6 패킷/미니 슬롯인 URLLC 서비스를 지원할 수 있습니다.
Shi et al. (Mon,)은 이 문제를 연구했습니다.