1. Stratégie d'apprentissage pour le multicast LTE avec communications D2D
- Author
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Rebecchi, Filippo, Valerio, Lorenzo, Bruno, Raffaele, Conan, Vania, Dias De Amorim, Marcelo, Passarella, Andrea, THALES COMMUNICATIONS & SECURITY, THALES [France], Institute of Informatics and Telematics [Italy] (IIT), National Research Council [Italy] (CNR), Networks and Performance Analysis (NPA), Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and THALES
- Subjects
[INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI] ,multicast ,D2D ,apprentissage - Abstract
International audience; Le multicast LTE représente, en principe, un moyen très efficace de distribuer du contenu à un groupe d'utilisateurs. Sur une cellule, son efficacité est dictée par les utilisateurs dont le canal est le moins bon. Afin de limiter leur impact, nous proposons d'exploiter des communications opportunistes entre les terminaux (D2D) en complément du multicast. Cependant, un tel mécanisme doit s'adapter à l'aléa introduit par les communications opportunistes pour sélectionner le meilleur compromis entre transmissions multicast et D2D. Dans ce but, nous évaluons l'apport d'une stratégie d'apprentissage automatique, dite du " bandit manchot multi-bras". Nos évaluations montrent que cette stratégie permet de configurer la transmission multicast d'une manière plus efficace, contribuant ainsi à l'économie des ressources radio.
- Published
- 2016