ОПТИМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ РАДИОРЕСУРСОВ 5G НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Опубликована: 2026-04-18
Аннотация
В данной работе рассматривается проблема оптимального распределения радиоресурсов в сетях 5G для поддержки массовых M2M-устройств с использованием нейронных сетей. Предложен модифицированный алгоритм произвольного доступа ALOHA-EP, который учитывает приоритеты и задержки пакетов. Математическая модель используется для оценки вероятностно-временных характеристик системы. Распределение радиоресурсов оптимизируются с помощью методов SQP и MultiStart в MATLAB. На основе результатов оптимизации обучается нейронная сеть предсказания доли выделяемой радиоресурсов для M2M-устройств. Динамический временной ряд вероятностей активности M2M-устройств прогнозируется с помощью LSTM (Long Short-Term Memory) и других методов машинного обучения. Показана эффективность предлагаемого метода.
Ключевые слова
Список литературы
-
N. Abramson, “THE ALOHA SYSTEM: Another alternative for computer communications,” in Proceedings of the November 17-19, 1970, Fall Joint Computer Conference, AFIPS ’70 (Fall), (New York, NY, USA), pp. 281–285, ACM, 1970.
-
“IMT vision - Framework and overall objectives of the future development of IMT for 2020 and beyond,” ITU-R, Recommendation ITU-R M.2083, 2015. http://www.itu.int/rec/RREC-M.2083-0-201509- I.
-
Study on Scenarios and Requirements for Next Generation Access Technologies, document 3GPP, TS 38.913 v15.2.0, Jun. 2018.
-
Cao, Y.; Jiang, T.; Han, Z. A survey of emerging M2M systems: Context, task, and objective. IEEE Internet Things J. 2016, 3, 1246–1258.
-
Ratasuk, R.; Mangalvedhe, N.; Bhatoolaul, D.; Ghosh, A. LTE-M Evolution Towards 5G Massive MTC. In Proceedings of the 2017 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps), Piscataway, NJ, USA, 4–8 December 2017; pp. 1–6. https://doi.org/10.1109/GLOCOMW.2017.8269112.
-
Ericsson. Ericsson Mobility Report. Technical Report. Available online: https://www.ericsson.com/49d3a0/assets/local/reports-papers/mobility-report/ documents/2022/ericsson- mobility-report-june-2022.pdf (accessed on 23 November 2022).
-
M. Condoluci, M. Dohler, G. Araniti, A. Molinaro, and K. Zheng, “Toward 5G densenets: architectural advances for effective machine-type communications over femtocells,” IEEE Communications Magazine, vol. 53, pp. 134–141, January 2015.
-
H. Shariatmadari, R. Ratasuk, S. Iraji, A. Laya, T. Taleb, R. Jntti, and A. Ghosh, “Machine-type communications: current status and future perspectives toward 5G systems,” IEEE Communications Magazine, vol. 53, pp. 10–17, September 2015.
-
C. Bockelmann, N. Pratas, H. Nikopour, K. Au, T. Svensson, C. Stefanovic, P. Popovski, and A. Dekorsy, “Massive machine-type communicationsin 5G: physical and MAC-layer solutions,” IEEE Communications Magazine, vol. 54, pp. 59–65, September 2016.
-
Jinho Choi On Improving Throughput of Multichannel ALOHA using Preamble-based Exploration. JOURNAL OF COMMUNICATIONS AND NETWORKS, VOL. 22, NO. 5, OCTOBER 2020. Pp. 380-389. Digital Object Identifier: 10.1109/JCN.2020.000024.
-
A. L. Goldstein, “Optimization in the MATLAB environment”, The publishing house of NRPU, 2015, p. 192.
-
Рашид, Т. Создаем нейронную сеть / Т. Рашид. — Санкт-Петербург : Диалектика, 2023.— 272 с.. — ISBN 978-5-907515-91-8.
Об авторах
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Как цитировать
