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Reinforcement Learning for Joint Channel/Subframe Selection of LTE in the Unlicensed SpectrumAprendizaje por Reforzamiento para la Selección Conjunta de Canal/Subtrama de LTE en el Espectro No Licenciado

Resumen

En los últimos años, para hacer frente al rápido crecimiento del tráfico de datos móviles, aumentar la capacidad de las redes celulares está recibiendo cada vez más atención. Con este fin, se ha investigado ampliamente la descarga del tráfico de datos de los sistemas LTE-avanzados o 5G desde el espectro licenciado al espectro no licenciado que es utilizado por los sistemas WiFi, es decir, el Acceso Asistido con Licencia LTE (LTE-LAA). En el sistema actual LTE-LAA, se implementa un enfoque de Escucha-Antes-de-Hablar (LBT), que requiere que el usuario de LTE realice también un sentido del portador antes de la transmisión. Sin embargo, la coexistencia justa entre LTE y WiFi sigue siendo difícil de garantizar debido a sus tamaños de trama y cargas de tráfico desequilibrados. En el sistema LTE-LAA, la selección óptima de canal y el ajuste del número de subtramas son clave para lograr una utilización eficiente del espectro y una coexistencia justa del sistema. Con este fin, en este artículo

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