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J-GLOBAL ID：202002261324394239   整理番号：20A0811711

5G MM波ネットワークのための予測ベース条件付きハンドオーバ:深層学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Prediction-Based Conditional Handover for 5G mm-Wave Networks: A Deep-Learning Approach

著者 (4件)： Lee Changsung (Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Cho Hyoungjun (Samsung Electronics, Suwon, Gyeonggi-do, South Korea) ,  Song Sooeun (Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Chung Jong-Moon (Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University, Seoul, South Korea)
資料名： IEEE Vehicular Technology Magazine  (IEEE Vehicular Technology Magazine)
巻： 15  号： 1  ページ： 54-62  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1861A  ISSN： 1556-6072  CODEN： IVTMCU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 条件付きハンドオーバ(CHO)は5Gネットワークにおけるいくつかの有望な移動度増強の一つである。LTE HOより早く調製決定を行うことにより,CHOは改善されたHO成功率を提供することができる。本論文では,CHOと5GベースラインHOの比較により,CHOの強度と弱点を分析した。ミリ波通信はブロックに対して脆弱であるので,信号受信電力の突然の変化は,5Gネットワークにおける望ましくない初期の準備を作るためにCHOを誤らせることができる。CHOのロバスト性を強化するために,現在の研究は,多くの調製を使用することを提案し,かなりのシグナル伝達オーバーヘッドをもたらす。本論文では,CHOの弱点を克服し,より知的な準備決定を行うために,深い学習技術を用いる新しい予測ベースのCHO(PCHO)方式を提供した。基地局の信号パターンにおける変化に基づいて,PCHOは,HOを実行するための最良の次の基地局を予測するために,以前の閉塞情報を用いた。性能評価により,PCHOは,現在のCHO方式と比較して,信号オーバヘッドを低減しながら,初期の準備成功率を改善することができることを実証した。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： ミリ波通信 ,  *学習 ,  電力 ,  性能評価 ,  移動度 ,  *ハンドオーバ ,  基準線 ,  基地局 ,  *ネットワーク ,  ロバスト性 ,  受信
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  脆弱性 ,  成功率 ,  *第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 5G ,  予測 ,  ハンドオーバ ,  深層学習