Otimização da Eficiência Espectral em Arquitetura Cell-Free com Deep Reinforcement Learning

André Jordan Santos, Albert E. C. Santos, Reyso Cunha Teixeira, Matheus Gabriel Pantoja, Andre Mendes Cavalcante, Joao Weyl Costa, Diego L Cardoso

DOI: 10.14209/sbrt.2025.1571157305

Evento: XLIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2025)

Keywords:

Abstract

Com o crescimento exponencial de dispositivos conectados e a complexidade crescente das redes sem fio, sistemas Cell-Free (CF) Massive Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) surgem como solução promissora para oferecer cobertura uniforme e eficiente. No entanto, a alocação de potência em ambientes densos impõe desafios de escalabilidade e justiça entre usuários. Este trabalho propõe uma abordagem baseada em aprendizado por reforço profundo, utilizando o algoritmo Proximal Policy Optimization (PPO) para alocação de potência. O método visa otimizar o problema do max-min em relação à SE dos usuários, garantindo justiça max-min e adaptabilidade dinâmica, mesmo em cenários com elevado número de usuários e pontos de acesso (APs).

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