Apr, 2024
基于机器学习的 O-RAN 部署下的切换预测与 RAN 智能控制器
ML-based handover prediction over a real O-RAN deployment using RAN Intelligent controller
Merim Dzaferagic, Bruno Missi Xavier, Diarmuid Collins, Vince D'Onofrio, Magnos Martinello...
TL;DR利用 O-RAN 的智能和灵活的网络控制，本研究介绍了一种基于开放和可重构网络的用例，以预测切换事件，并理解此类预测对所有依赖通信网络进行业务的利益相关者的价值。我们提出了一种基于长短期记忆机器学习方法，使用标准无线接入网络测量数据来预测切换事件。通过在真实网络数据上进行训练，我们的结果表明所提出的方法可以根据应用层目标进行优化，以提高精度或召回率。我们还将机器学习算法的性能与网络运营成本联系起来，结果表明相比长期资源购买，基于机器学习的资源匹配可以将运营成本降低 80% 以上。