AI/MLとPHY層ルールベース推論の結合-いくつかの最初の結果【JST・京大機械翻訳】

Boas Brenda Vilas; Zirwas Wolfgang; Haardt Martin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208573627860 整理番号：22P0304724

AI/MLとPHY層ルールベース推論の結合-いくつかの最初の結果【JST・京大機械翻訳】

Combining AI/ML and PHY Layer Rule Based Inference -- Some First Results

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発行年： 2022年03月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

3GPPニューラジオ(NR)放出18において,著者らは5月2022年に始まる最初の研究項目を見るが,これは無線アクセスネットワーク(RAN)1,すなわちモバイル無線PHYとMAC層アプリケーションのためのAI/ML法の可能性を評価する。PHY層基準に対する多経路成分パラメータの正確な反復推定のためのプロファイリング法を用いて,大きなチャネル予測水平線を約束する。AI/ML推論により,このルールベースPHY層法の一部を部分的または完全に置換するオプションを検討し,より高い性能,低い待ち時間,あるいは処理複雑性の低減を達成した。雑音低減のための最初の結果,次にモデル次数選択のための複合方式を提供し,多経路成分開始パラメータを推論するオプションを比較して,可能なチャネル予測フレームワークに関する展望を提供した。【JST・京大機械翻訳】

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無線通信一般 , 移動通信

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