Cells on Autopilot: Adaptive Cell (Re)Selection via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2601.04083v1 📥 PDF

作者: Marvin Illian, Ramin Khalili, Antonio A. de A. Rocha, Lin Wang

分类: cs.NI, cs.LG

发布日期: 2026-01-07

备注: 11 pages, 12 figures

💡 一句话要点

CellPilot：提出基于强化学习的自适应小区重选方法，提升移动网络性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 强化学习 小区重选 移动网络 自适应优化 网络性能

📋 核心要点

  1. 现有小区重选参数依赖人工配置，难以适应动态网络环境，导致网络性能受限。
  2. CellPilot利用强化学习自动学习和调整小区重选参数，优化网络性能。
  3. 实验表明，CellPilot优于传统方法高达167%，并在不同场景下表现出良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

随着5G网络的广泛部署以及4G/LTE网络的共存，移动设备面临着多样的小区选择。然而，如何将移动设备与小区关联以最大化整体网络性能，即小区（重）选择，仍然是移动运营商面临的关键挑战。目前，小区（重）选择参数通常基于运营商经验手动配置，很少根据动态网络条件进行调整。本文提出了一个基于强化学习（RL）的框架CellPilot，通过学习移动网络动态的时空模式来自适应地调整小区（重）选择参数。使用真实世界数据的研究表明，即使是轻量级的RL智能体也能超越传统的启发式重配置高达167%，同时在不同的网络场景中有效地泛化。这些结果表明，数据驱动的方法可以显著改善小区（重）选择配置，并提高移动网络性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决移动网络中小区重选参数配置的难题。现有方法主要依赖人工经验进行静态配置，无法有效应对网络流量、用户分布等动态变化，导致网络资源利用率低、用户体验差等问题。因此，如何根据实时网络状态自适应地调整小区重选参数，以优化网络性能，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（RL）技术，将小区重选参数的调整过程建模为一个马尔可夫决策过程（MDP）。通过训练RL智能体，使其能够根据当前的网络状态（如用户数量、信道质量等）选择最优的小区重选参数，从而最大化长期网络性能。这种方法能够自动学习网络动态特性，并自适应地调整参数，克服了传统人工配置的局限性。

技术框架：CellPilot框架主要包含以下几个模块：1) 环境建模：将移动网络抽象为RL环境，定义状态空间（如用户数量、信道质量等）、动作空间（小区重选参数）和奖励函数（网络性能指标）。2) RL智能体：采用轻量级的RL算法（具体算法未知）作为智能体，负责根据当前状态选择动作。3) 参数更新：根据RL智能体的决策，更新小区重选参数。4) 性能评估：评估更新后的参数对网络性能的影响，并将评估结果作为奖励反馈给RL智能体，用于更新策略。整个流程是一个闭环的迭代过程，通过不断学习和调整，最终优化小区重选参数。

关键创新：论文的关键创新在于将强化学习应用于小区重选参数的自适应优化。与传统的人工配置方法相比，CellPilot能够自动学习网络动态特性，并根据实时状态进行参数调整，从而显著提高网络性能。此外，论文还强调了使用轻量级RL算法的重要性，以降低计算复杂度，使其能够部署在实际的移动网络环境中。

关键设计：论文中关于关键设计的细节描述较少，具体参数设置、损失函数和网络结构未知。但可以推测，奖励函数的设计至关重要，需要综合考虑多个网络性能指标（如吞吐量、延迟、掉话率等），以引导RL智能体学习到最优的策略。此外，状态空间和动作空间的设计也需要仔细考虑，以确保能够充分表达网络状态和参数调整的灵活性。

📊 实验亮点

实验结果表明，CellPilot能够显著优于传统的启发式重配置方法，性能提升高达167%。此外，CellPilot在不同的网络场景中表现出良好的泛化能力，表明其能够适应不同的网络环境和用户行为模式。这些结果验证了基于强化学习的小区重选方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种移动通信网络，包括4G/LTE和5G网络，以提高网络容量、降低延迟、改善用户体验。通过自适应地调整小区重选参数，运营商可以更有效地利用网络资源，降低运营成本。未来，该技术有望与网络切片、移动边缘计算等技术相结合，为不同类型的应用提供定制化的网络服务。

📄 摘要（原文）

The widespread deployment of 5G networks, together with the coexistence of 4G/LTE networks, provides mobile devices a diverse set of candidate cells to connect to. However, associating mobile devices to cells to maximize overall network performance, a.k.a. cell (re)selection, remains a key challenge for mobile operators. Today, cell (re)selection parameters are typically configured manually based on operator experience and rarely adapted to dynamic network conditions. In this work, we ask: Can an agent automatically learn and adapt cell (re)selection parameters to consistently improve network performance? We present a reinforcement learning (RL)-based framework called CellPilot that adaptively tunes cell (re)selection parameters by learning spatiotemporal patterns of mobile network dynamics. Our study with real-world data demonstrates that even a lightweight RL agent can outperform conventional heuristic reconfigurations by up to 167%, while generalizing effectively across different network scenarios. These results indicate that data-driven approaches can significantly improve cell (re)selection configurations and enhance mobile network performance.