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J-GLOBAL ID：201902229942635712   整理番号：19A2010480

AIトラフィック予測による弾性スライスを意識した無線資源管理【JST・京大機械翻訳】

Elastic Slice-Aware Radio Resource Management with AI-Traffic Prediction

著者 (2件)： Khatibi Sina (Nomor Research GmbH, Munich, Germany) ,  Jano Alba (Nomor Research GmbH, Munich, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： EuCNC  ページ： 575-579  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワーク仮想化とネットワークスライシングは,5Gネットワークとして知られているモバイルネットワークの次世代における2つの本質的な革新である。これらの技術革新に基づいて,異なる要求と目的を有する複数のネットワークスライスは,同じ物理的インフラストラクチャを共有することができた。利用可能な無線資源を,それらの要求に基づいて異なるスライスに効率的に割り当てる技術と,それらの優先度は,インタースライス無線資源管理として知られているが,多くの研究の対象となっている。以前に提案されたアルゴリズムは,スライス要求の最大契約データ速度を仮定するか,またはそれらが要求に到達するときに受動的に反応するかを仮定している。本論文では,人工知能(AI)アプローチを用いて,各ネットワークスライスのトラヒック要求のパターンを学習し,次の決定間隔における要求を予測することを提案した。スライスの需要の予測に基づいて,弾性インタースライス無線資源管理のための新しいモデルを提案して,多重化利得を増加させ,一方,スライスへの提供された接続性サービスの品質を損なわない。提案したモデルを実際のシナリオを用いて評価した。数値結果は,完全需要の下でのモデルの性能が以前のモデルと類似しているが,その弾性資源管理は,交通需要が時間とともに変化するとき,より効率的な資源配分を可能にすることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 交通需要 ,  アルゴリズム ,  *資源管理 ,  ネットワーク ,  インフラストラクチャー ,  *交通予測 ,  資源割付 ,  人工知能 ,  *弾性 ,  品質
準シソーラス用語： モバイルネットワーク ,  第5世代移動通信システム ,  スライシング ,  ネットワーク仮想化 ,  *無線リソース管理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (6件)： AI ,  トラフィック予測 ,  弾性 ,  スライス ,  意識 ,  無線資源管理