AutoBS: Autonomous Base Station Deployment with Reinforcement Learning and Digital Network Twins

📄 arXiv: 2502.19647v2 📥 PDF

作者: Ju-Hyung Lee, Andreas F. Molisch

分类: cs.IT, cs.AI, cs.LG, cs.NI

发布日期: 2025-02-27 (更新: 2025-05-19)

备注: Title changed to better reflect content

💡 一句话要点

AutoBS：基于强化学习和数字网络孪生的基站自主部署

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 基站部署 强化学习 数字网络孪生 6G网络 近端策略优化

📋 核心要点

  1. 现有基站部署方法计算成本高昂，难以适应动态变化的6G网络环境，限制了网络性能。
  2. AutoBS利用强化学习和数字网络孪生技术，学习高效的基站部署策略，在覆盖和容量之间取得平衡。
  3. 实验表明，AutoBS在保证容量的同时，显著降低了推理时间，适用于实时应用场景。

📝 摘要（中文）

本文提出AutoBS，一个基于强化学习（RL）的框架，用于在6G无线接入网络（RAN）中实现最佳基站（BS）部署。AutoBS利用近端策略优化（PPO）算法和来自PMNet（一种用于数字网络孪生（DNT）的生成模型）的快速、特定站点的路径损耗预测。通过高效地学习平衡覆盖范围和容量的部署策略，AutoBS在单基站场景中实现了穷举搜索约95%的容量（在多基站场景中为90%），同时将推理时间从数小时缩短到毫秒级，使其非常适合实时应用（例如，ad-hoc部署）。因此，AutoBS为大规模6G网络提供了一种可扩展的自动化解决方案，以最小的计算开销满足动态环境的需求。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决6G网络中基站部署优化问题。传统基站部署方法，如穷举搜索，计算复杂度高，耗时久，难以适应动态变化的网络环境，无法满足实时部署需求。现有方法难以在覆盖范围和网络容量之间取得平衡。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（RL）自动学习最优的基站部署策略。通过将基站部署问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），利用RL算法训练智能体，使其能够根据环境状态（例如用户分布、信道条件）自主选择基站位置，从而最大化网络性能。数字网络孪生技术用于快速预测不同部署方案下的网络性能，加速RL训练过程。

技术框架：AutoBS框架主要包含以下模块：1) 环境建模：将基站部署区域建模为离散网格，定义状态空间、动作空间和奖励函数。状态空间包括用户分布、信道条件等信息；动作空间表示基站的部署位置；奖励函数用于衡量部署方案的覆盖范围和网络容量。2) 路径损耗预测：利用PMNet（一种生成模型）快速预测不同基站位置下的路径损耗，构建数字网络孪生。3) 强化学习训练：使用近端策略优化（PPO）算法训练智能体，使其学习最优的基站部署策略。智能体根据当前状态选择动作（基站位置），环境返回奖励，智能体根据奖励更新策略。

关键创新：AutoBS的关键创新在于：1) 将强化学习应用于基站部署优化问题，实现了基站部署的自动化和智能化。2) 利用数字网络孪生技术加速RL训练过程，降低了计算成本。3) 提出了一种平衡覆盖范围和网络容量的奖励函数，提高了网络性能。

关键设计：AutoBS的关键设计包括：1) 状态空间的设计：状态空间需要包含足够的环境信息，以便智能体做出正确的决策。2) 动作空间的设计：动作空间需要覆盖所有可能的基站部署位置。3) 奖励函数的设计：奖励函数需要能够准确地衡量部署方案的覆盖范围和网络容量。4) PPO算法的参数设置：PPO算法的学习率、折扣因子等参数需要根据具体场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AutoBS在单基站场景中实现了穷举搜索约95%的容量，在多基站场景中实现了约90%的容量。更重要的是，AutoBS将推理时间从数小时缩短到毫秒级，与穷举搜索相比，推理速度提升了数千倍，使其非常适合实时应用。

🎯 应用场景

AutoBS可应用于6G无线网络的基站部署优化，尤其适用于动态变化的场景，如突发事件、临时活动等。该技术能够实现基站的快速部署和优化，提高网络覆盖范围和容量，提升用户体验。未来，AutoBS可进一步扩展到其他网络优化问题，如资源分配、干扰管理等。

📄 摘要（原文）

This paper introduces AutoBS, a reinforcement learning (RL)-based framework for optimal base station (BS) deployment in 6G radio access networks (RAN). AutoBS leverages the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm and fast, site-specific pathloss predictions from PMNet-a generative model for digital network twins (DNT). By efficiently learning deployment strategies that balance coverage and capacity, AutoBS achieves about 95% of the capacity of exhaustive search in single BS scenarios (and in 90% for multiple BSs), while cutting inference time from hours to milliseconds, making it highly suitable for real-time applications (e.g., ad-hoc deployments). AutoBS therefore provides a scalable, automated solution for large-scale 6G networks, meeting the demands of dynamic environments with minimal computational overhead.