抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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交通量と加入者,多様なデバイス,リッチメディアアプリケーションの大きな増加により,モバイルネットワークのマニュアル管理は最適化と管理の点で非常に挑戦的である。自己組織化ネットワーク(SON)は自動化した方法でネットワークを最適化するために導入されている。本論文では,アンテナの傾斜とパワーの両方を適応的に調節することと同時にカバレッジおよび容量同時最適化(CCO)を検討した。この目的のために,ここで提案したいくつかの変化は,環境で発生しているかどうかを決定するために用いるPage-Hinkley(PH)統計に基づく変化点検出試験によるマルチプレイヤ多腕バンディット(MAB)フレームワーク(分散不穏上部信頼限界(RUCB)アルゴリズム)。戦略は,このような変化に対応するように設計した。多くの細胞が同時に最適化プロセスを開始する決定するときに,同時相反する作用を扱うために中央装置。Pareto探索フレームワーク多目的最適化(CCO)を扱った。本研究を評価するために,固定アンテナパラメータ方式と多目的最適化問題を変換するスカラー関数に線形スカラー化関数を用いて筆者らの提案を比較した。シミュレーション結果は,提案した方法が異なる従来法と比較してセルセンタ容量およびセル エッジカバレッジの異なるユーザ数の下でのユーザ経験を改善できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】