Energy Saving in 5G and Beyond Networks: A Quantum Reinforcement Learning Approach

📄 arXiv: 2610.02403v1 📥 PDF

作者: Muhammad Usman, Nguyen Van Huynh, Marianna Lezzi, Mariangela Lazoi

分类: cs.NI, cs.LG

发布日期: 2026-10-01

💡 一句话要点

提出量子强化学习方法以解决5G及未来网络的能耗问题

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

关键词: 量子强化学习 5G网络 能耗优化 深度强化学习 基站管理 用户动态行为 服务质量 量子计算

📋 核心要点

  1. 现有方法在密集5G环境中面临训练负担重和状态空间指数增长的挑战，导致能耗优化困难。
  2. 论文提出了一种量子强化学习算法，通过量子原理加速收敛，优化基站能耗并适应用户动态行为。
  3. 实验结果显示，QRL在收敛速度和学习复杂度上均优于DRL和Q-Learning，同时显著降低了能耗。

📝 摘要（中文）

在5G及未来网络中，节能已成为一项关键挑战。随着连接设备的快速增长，网络的整体能耗需求显著增加，导致运营支出达到不可持续的高度。基站（BS）通常消耗无线接入网络（RAN）总能耗的60-70%。为了解决这一问题，本文优化了基站的能耗使用，同时考虑用户设备（UE）的动态行为。深度强化学习（DRL）是确定有效节能策略的自然选择，但在密集的5G环境中，其训练负担重、状态和动作空间呈指数增长，使得探索变得困难。为克服这些限制，本文提出了一种新颖的量子强化学习（QRL）算法，利用量子原理（如叠加和纠缠），通过参数化量子电路实现比DRL更快的收敛。广泛的仿真表明，QRL能够显著降低能耗，同时保持服务质量（QoS）。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决5G及未来网络中基站能耗过高的问题。现有的深度强化学习方法在密集环境中训练负担重，难以有效探索状态和动作空间。

核心思路：提出量子强化学习（QRL）算法，利用量子叠加和纠缠的特性，通过参数化量子电路实现更快的收敛速度，从而优化基站的能耗管理。

技术框架：QRL的整体架构包括状态空间的量子表示、动作选择的量子决策过程以及基于量子反馈的学习机制。主要模块包括量子电路设计、策略更新和能耗评估。

关键创新：QRL的核心创新在于引入量子计算原理，使得算法在处理复杂的状态和动作空间时，能够实现比传统DRL更高效的学习和收敛。

关键设计：在参数设置上，QRL使用了特定的量子电路结构，损失函数设计为适应动态用户行为，网络结构则结合了量子态的特性以提高学习效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，QRL在能耗降低方面表现优异，相较于DRL和Q-Learning，收敛速度提高了显著的比例，同时在保持服务质量（QoS）方面表现稳定，显示出其在实际应用中的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括5G及未来网络的基站能耗管理，尤其适用于用户动态变化频繁的场景。通过优化能耗，能够降低运营成本，提高网络的可持续性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Energy saving has become a critical challenge in 5G and beyond networks. The rapid growth of connected devices has increased the overall network energy demand, driving operational expenditure to unsustainable heights. The Base Station (BS) accounts for the largest share of energy usage, typically consuming around 60-70\% of the Radio Access Network (RAN)'s total energy. Therefore, to address this issue, this article optimizes the BS's energy usage while accounting for the dynamic behavior of User Equipment (UE). Deep Reinforcement Learning (DRL) is a natural candidate for determining effective energy saving policies, such as automatically switching BSs on or off when user density is low or adjusting transmission power to balance energy efficiency and Quality of Service (QoS). However, its heavy training burden and the exponential growth of state and action spaces in dense 5G environments make exploration increasingly difficult. To overcome these limitations, we introduce a novel Quantum Reinforcement Learning (QRL) algorithm that leverages quantum principles, including superposition and entanglement, through parameterized quantum circuits, enabling significantly faster convergence than DRL, which relies on conventional deep neural networks. Extensive simulations demonstrate that the proposed QRL can substantially reduce energy consumption while maintaining QoS, even when UEs are highly dynamic and frequently switch their association with BS antennas. Additionally, QRL consistently outperforms DRL and Q-Learning in both convergence speed and learning complexity.