Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Mạng nơ-ron đồ thị cho quản lý di động O-RAN: Một phương pháp dự đoán liên kết
Created by
Haebom
Tác giả
Ana Gonzalez Bermudez, Miquel Farreras, Milan Groshev, Jos e Antonio Trujillo, Isabel de la Bandera, Raquel Barco
Phác thảo
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một khuôn khổ chuyển giao chủ động (HO) cho quản lý di động trong môi trường O-RAN. Để giải quyết vấn đề sử dụng tài nguyên vô tuyến không hiệu quả của các chiến lược HO phản ứng (CHO, LTM) được sử dụng trong các mạng 5G hiện có, chúng tôi đề xuất một phương pháp để chủ động lựa chọn một cell mục tiêu tối ưu bằng cách tận dụng dự đoán liên kết cell-người dùng. Chúng tôi áp dụng một số loại mạng nơ-ron đồ thị (GNN) vào dự đoán liên kết và kiểm chứng hiệu suất của chúng bằng cách so sánh và phân tích hai mô hình GNN sử dụng các tập dữ liệu thực. Chúng tôi trình bày những hiểu biết chính và hướng nghiên cứu trong tương lai để tích hợp dự đoán liên kết dựa trên GNN vào quản lý di động O-RAN.
Takeaways, Limitations
•
_____T59997____:
◦
Đề Xuất một khuôn khổ tiền HO mới để quản lý tính di động hiệu quả trong môi trường O-RAN
◦
Dự đoán liên kết bằng GNN cho thấy khả năng giảm thiểu lỗi HO và hiệu ứng ping-pong cũng như cải thiện hiệu quả tài nguyên không dây
◦
Xác nhận tính khả thi bằng cách kiểm chứng hiệu suất của mô hình GNN bằng các tập dữ liệu thực
•
Limitations:
◦
Cần nghiên cứu thêm để đánh giá ứng dụng thực tế của môi trường O-RAN và hiệu suất của khuôn khổ được đề xuất.
◦
Cần phải phân tích sâu về độ phức tạp và chi phí tính toán của mô hình GNN được sử dụng.
◦
Cần xác minh tính mạnh mẽ cho nhiều điều kiện mạng và mô hình lưu lượng khác nhau
◦
Cần cân nhắc đến quy mô và chất lượng dữ liệu cần thiết để đào tạo mô hình GNN.
