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J-GLOBAL ID：202102214338672470   整理番号：21A0565360

自己相似トラヒックを持つハイブリッドサービスのためのQ学習ベースのリソース割当【JST・京大機械翻訳】

Q-learning based Resource Allocation for hybrid Services with Self-similar Traffic

著者 (3件)： Wang Chenbo (Peking University,Dept. of Electronics,Beijing,China) ,  Duan Xiaohui (Peking University,Dept. of Electronics,Beijing,China) ,  Jiao Bingli (Peking University,Dept. of Electronics,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICSIP  ページ： 1117-1121  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： 本論文は,基地局(BS)の待ち行列遅延を考慮するとき,強化モバイル広帯域(eMBB)と超信頼性と低待ち時間通信(URLLC)サービスを含むハイブリッドサービスのための5G集中無線アクセスネットワーク(C-RAN)の資源割付を研究する。5G C-RANでは,eMBBユーザ機器(UE)トラフィックの自己相似特性を考慮して,q学習に基づく動的ネットワーク資源割当てフレームワークを提案した。結果は,従来のモデルと比較して,提案方法がサービス(Qos)とエネルギー消費比率の待ち時間品質のより良い性能を有することを示した。Copyright 2021 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： *学習 ,  信頼性 ,  *資源割付 ,  基地局 ,  通信 ,  待ち時間 ,  エネルギー消費 ,  広帯域 ,  携帯電話
準シソーラス用語： *Q学習 ,  動的ネットワーク ,  無線アクセスネットワーク ,  第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自己 ,  相似 ,  トラヒック ,  サービス ,  Q学習 ,  リソース割当