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J-GLOBAL ID：202002224666168289   整理番号：20A1633563

無線ネットワークにおけるデータ駆動スマート負荷バランシング【JST・京大機械翻訳】

Data Driven Smart Load Balancing in Wireless Networks

著者 (5件)： Sun Qi (Green Communication Research Center, China Mobile Research Institute, Beijing, China) ,  Chih-Lin I. (Green Communication Research Center, China Mobile Research Institute, Beijing, China) ,  Duan Ran (Green Communication Research Center, China Mobile Research Institute, Beijing, China) ,  Wu Jie (Green Communication Research Center, China Mobile Research Institute, Beijing, China) ,  Xie Yuxuan (Green Communication Research Center, China Mobile Research Institute, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICC Workshops  ページ： 1-7  発行年： 2020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： データ解析と機械学習は,ネットワーク資源利用効率とエネルギー効率を改善するために,無線ネットワークにおいて大きな注目を引いた。本論文では,無線ネットワークにおけるデータ駆動スマート周波数間負荷分散を研究した。電流周波数測定機構に基づく負荷平衡の不足を最初に解析した。それに続いて,周波数測定の正確な予測をサポートできる無線フィンガープリントベース負荷分散アプローチを導入し,ネットワーク資源効率を改善した。商用ネットワークから収集されたデータに基づく例とともに,無線指印刷を誘導する2つの方法を述べた。実験室試験結果は,負荷分散運転効率に関して,既存の測定ベース負荷分散に対して提案した方法の利点を実証した。提案方法は,保証されたユーザハンドオーバ経験によってネットワーク過負荷期間とネットワーク信号伝送オーバヘッドを著しく減らすことができる。Copyright 2020 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： 電流 ,  印刷 ,  *ネットワーク ,  データ解析 ,  信号伝送 ,  過負荷 ,  周波数測定 ,  エネルギー効率 ,  機械学習 ,  負荷分散
準シソーラス用語： *無線ネットワーク ,  オーバヘッド ,  *データ駆動 ,  利用効率 ,  ネットワーク資源 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 無線ネットワーク ,  データ駆動 ,  負荷バランシング