文献

J-GLOBAL ID：202202264773518151   整理番号：22A0488688

セルラネットワークにおける受動相互変調発生を検出するための時系列ベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Time series based approach for detecting Passive Intermodulation occurrences in cellular network

著者 (5件)： Ranjani H.G. (GAIA Ericssson,Bangalore) ,  Puthennurakel Sleeba P (GAIA Ericssson,Chennai) ,  Brisebois Arthur (GAIA Ericsson,Santa Clara) ,  Banerjee Serene (GAIA Ericssson,Chennai) ,  Umaashankar Venkatesh (GAIA Ericssson,Chennai)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： COMSNETS  ページ： 630-638  発行年： 2022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： 受動相互変調(PIM)同定は,LTEと5Gのような現代の無線通信システムの障害における主要な構成要素である。キャリア凝集の導入はPIM発生の数を増加させた。現在の最先端の手法は,手動ルールベースとハードウェアベースのデバッギングを含む。これらの手法は,事象発生後に,PIMの発生を検出し,事故発生コストをもたらす。時系列ベース機械学習と信号処理アプローチのアンサンブルを提案し,一次セルとその最近傍の鍵パラメータ指標(KPI)を分析することによって,実時間でPIMを自動的に同定できる。LTEと5G消費者ネットワークから利用可能なデータにおける様々な環境条件に対する結果を検証した。Copyright 2022 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： 凝集 ,  消費者 ,  *ネットワーク ,  信号処理 ,  *相互変調 ,  デバッギング ,  一次電池 ,  ハードウェア ,  機械学習 ,  ルールベース
準シソーラス用語： 環境条件 ,  実時間 ,  *セルラーネットワーク ,  無線システム ,  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 (3件)： セルラネットワーク ,  相互変調 ,  時系列