Handoffs in User-Centric Cell-Free MIMO Networks: A POMDP Framework

本文研究了在面向用户的无小区巨型MIMO（UC-mMIMO）网络中管理切换（HOs）的问题。鉴于控制HO数量的重要性以及高效HO决策与信道条件的时间演变之间的相关性，我们制定了一个部分可观察的马尔可夫决策过程（POMDP），其中状态空间表示大尺度衰落的离散版本，行动空间表示用户与接入点（APs）的关联决策。我们开发了一种新算法，利用该模型根据当前和未来的奖励为移动用户制定HO策略。为了减轻POMDP的高复杂性，我们采用分而治之的方法，将POMDP公式分解为子问题，分别解决。然后，使用产生最佳总预期奖励的子问题的策略和AP候选池，在特定的时间范围内执行HO。然后，我们对算法进行修改以减少HO的数量。结果表明，UC-mMIMO网络中可以消除一半的HO数量。也就是说，我们的新解决方案可以控制HO的数量，同时保证速率保证，在每平方公里125个AP的网络中观察到累积HO数量的47％-70％的减少。最重要的是，我们的结果表明，基于POMDP的HO方案有望控制HO。

本论文旨在解决用户中心的无线电大规模MIMO（UC-mMIMO）网络中的切换（HOs）管理问题。

论文提出了一种基于部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）的算法来控制HOs数量，同时保证速率保证。该算法将POMDP分解为子问题并分别解决，然后使用产生最佳总期望奖励的子问题的策略和AP候选池在特定时间范围内执行HOs。

论文的实验结果表明，使用POMDP算法可以在UC-mMIMO网络中控制HOs数量。在密度为125个AP / km2的网络中观察到了47％-70％的累计HOs数量减少。

相关研究包括：1. "A survey of handover management in dense wireless networks: Challenges and solutions"; 2. "A reinforcement learning-based handover decision approach for wireless networks"; 3. "Mobility prediction-based proactive handover for 5G networks"。