Este artículo presenta Adaptive Multi-Rate Channel Capacity Maximization AMCCM un marco innovador que emplea aprendizaje por refuerzo RL para optimizar de forma dinámica la asignación de canal y las tasas de modulación en redes inalámbricas multiusuario. Frente a esquemas de tasa fija, AMCCM utiliza una arquitectura de RL encadenada que permite adaptación en tiempo real y consigue aumentos de capacidad agregada del canal del 15-20% respecto a métodos estáticos, además de mantener rendimiento robusto ante condiciones de canal cambiantes. Esta solución es especialmente relevante para infraestructuras 5G y 6G y despliegues IoT donde la demanda instantánea de numerosos dispositivos exige decisiones granulares y rápidas.

Introducción La creciente densidad de dispositivos inalámbricos y la demanda continua de mayores tasas de datos requieren estrategias más eficientes de gestión de canales. Los esquemas tradicionales de asignación de tasa fija no responden adecuadamente a la naturaleza dinámica de los canales inalámbricos provocando subutilización del espectro y degradación del rendimiento. AMCCM propone una solución basada en aprendizaje por refuerzo capaz de aprender políticas de asignación óptimas en tiempo real y escalarlas mediante un diseño encadenado que reduce la complejidad global del problema.

Fundamento teórico El objetivo es maximizar la capacidad del canal considerando la restricción de ancho de banda disponible. Basado en la relación clásica de Shannon Hartley la capacidad de cada canal depende del ancho de banda asignado y del SNR relación señal ruido. AMCCM ajusta dinámicamente el ancho de banda y el orden de modulación para maximizar la capacidad total bajo la restricción de banda total, priorizando usuarios según calidad de canal requisitos de QoS y demanda instantánea.

Arquitectura AMCCM encadenada AMCCM se organiza en tres agentes de RL en pipeline que simplifican el problema y permiten optimización distribuida y paralela.

UPN User Prioritization Network Un agente basado en Q learning prioriza usuarios según SNR tasa solicitada y requisitos de QoS la acción es discreta {Alta Prioridad Media Prioridad Baja Prioridad} y la función de recompensa incentiva priorizar usuarios con SNR alto y necesidades críticas.

BAN Bandwidth Allocation Network A partir de las prioridades la BAN determina la asignación de ancho de banda por usuario en un espacio de acción continuo entre 0 y el total disponible. El estado incluye prioridad ancho asignado actualmente e historial de SNR y la recompensa penaliza exceder la capacidad total.

MRAN Modulation Rate Adaptation Network El agente final selecciona el orden de modulación por usuario opciones como QPSK 16QAM 64QAM 256QAM. La función de recompensa equilibra rendimiento y tasa de error bit BER empleando retroalimentación en tiempo real del BER actual para ajustar la decisión de modulación.

Metodología y diseño experimental Las simulaciones se implementaron en Python usando PyTorch y emularon un sistema multiusuario MIMO OFDMA con 10 usuarios y 10 MHz de ancho de banda. Se modelaron canales con desvanecimiento Rayleigh y un periodo de simulación de 1000 ranuras temporales de 1 ms cada una. Como comparadores se emplearon una asignación de tasa fija igualdad de banda por usuario y una estrategia proporcionalmente justa. La afinación de funciones de recompensa se realizó por búsqueda en cuadrícula y la optimización empleó Adam con tasa de aprendizaje 0.01 factor de descuento 0.95 y exploración epsilon greedy con decaimiento programado.

Resultados y discusión AMCCM mostró mejoras significativas en capacidad agregada frente a las métricas de referencia alcanzando un incremento medio del 18% respecto a la asignación de tasa fija y del 12% respecto a la asignación proporcionalmente justa. La capacidad agregada obtenida fue aproximadamente 6.7 bps/Hz frente a 5.6 bps/Hz de tasa fija y 6.0 bps/Hz del método proporcional. Además el BER medio se redujo contribuyendo a comunicaciones más fiables. Estas ganancias se atribuyen a la capacidad del pipeline de adaptarse en tiempo real a condiciones de canal cambiantes y a la modularidad que permite optimizar cada etapa independientemente.

Escalabilidad y trabajo futuro El diseño encadenado facilita la escalabilidad mediante entrenamiento paralelo de los agentes y permite incorporar modelos de predicción de canal más sofisticados en el vector de estado de cada agente. Trabajos futuros explorarán la integración con tecnologías de recolección de energía para redes autosuficientes y técnicas de optimización distribuida para despliegues a muy gran escala.

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Conclusión AMCCM demuestra que una estrategia encadenada de agentes de RL que combina priorización asignación de ancho de banda y adaptación de modulación consigue mejoras sustanciales de capacidad y fiabilidad en redes multiusuario. La modularidad del enfoque facilita su adopción incremental y su integración con sistemas existentes. En Q2BSTUDIO podemos ayudar a transformar estos avances de investigación en productos robustos listos para producción aprovechando nuestra experiencia en desarrollo de aplicaciones a medida inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud y business intelligence.

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