Presentation Information
[B-5A-25]A Study on Reinforcement Learning-Based AI for Base Station Sleep Control in Multi-Band Communications
〇Kentaro Tanaka1, Keita Kuriyama1, Takashi Izumi1, Hiroto Yorioka1, Takafumi Fujita1 (1. NTT, Inc.)
Keywords:
6G,Base Station Sleep Control,Reinforcement Learning,Multi-Band Communications
6Gでは、高周波数帯を含むマルチバンド通信が検討されている。高周波数帯の利用には通信エリアや通信容量を確保するために多数の基地局を配置する必要がある。一方で、基地局数の増加はネットワーク全体の消費電力増加を招く。このような課題に対し、基地局のスリープ制御による通信ネットワークの消費電力削減が検討されている。このとき、基地局に接続されているUser Equipment (UE)数が少ない基地局をスリープするように制御を行うと、特定の基地局にUEが集中することで無線リソースの分配によるスループット低下が発生する場合がある。本稿では、低スループットとなるUEの通信品質向上を目的にAIよる基地局スリープ制御の最適化について検討を行った。