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基于机器学习的 O-RAN 部署下的切换预测与 RAN 智能控制器
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
PDF3 months ago
MMProSAS：NR 和 LTE 之间频谱共享的 O-RAN 方法
本文介绍了基于数据驱动的 O-RAN 兼容频谱共享解决方案 ProSAS，它是一种智能无线资源需求预测和管理方案，用于意图驱动的频谱管理，旨在最小化 RANs 的多余或不足问题，并展示了该解决方案在真实 LTE 资源使用数据和合成 NR 数
PDF3 months ago
虚拟化的 O-RAN 平台中的公平资源分配
O-RAN 和 O-Cloud 构成了一个重要的范式转变，可以带来前所未有的性能提升，并提出了一系列试验来评估 O-Cloud 的能耗成本以及其依赖性，同时提出了一种基于能效的计算策略和一种基于射频的策略，以实现在服务器和用户之间公平地平衡
PDF5 months ago
O-RAN 中网络切片的高效资源分配的半监督学习方法
我们提出了一种创新的方法，旨在协调 Open Radio Access Network（O-RAN）中的多个独立 xAPPs，以实现网络切片和资源分配，并优化用户设备（UE）之间的加权吞吐量和物理资源块（PRB）的分配。通过设计 power
PDF6 months ago
FROST: 朝能效型 AI-on-5G 平台迈进 - GPU 功耗限制评估
通过 FROST（Flexible Reconfiguration method with Online System Tuning），我们提出了一种能源感知的机器学习管道解决方案，可根据 O-RAN 的规范和原则对能耗进行优化，从而实现高
PDF9 months ago
基于注意力的深度强化学习的开放式无线接入网络切片管理
本文介绍了一种基于 O-RAN 模块和分布式代理合作，利用注意力机制的深度强化学习（ADRL）技术，以实现更好的网络性能，通过有效信息提取和实现泛化，提出了在分布式代理之间引入值 - 注意力网络来实现可靠和最优决策。模拟结果证明，与其他深度
PDFa year ago
O-RAN 架构中的无细胞 mMIMO 支持：5G 及其未来网络的物理层视角
介绍 O-RAN 模式及其在 cell-free 网络中的应用，探讨了 O-RAN 创新和研究挑战。
PDFa year ago
O-RAN 动态切片管理的演化深度强化学习
本文介绍了一种新的管理网络切片的框架，该框架使用了基于演化的深度强化学习 (EDRL) 方法，将 O-RAN 切片表示为马尔可夫决策过程 (MDP)，并通过对资源分配的最优解来满足服务需求，模拟结果表明，所提出的方法比 DRL 基线提高了
PDF2 years ago
选择而不囤积：O-RAN 中人工智能的信息到模型匹配
本文论述了利用来自不同地点的信息来训练多个 AI 模型实例以实现更灵活的 gNB 控制模式，从而提升了传统方法的性能。
PDF2 years ago
理解 O-RAN: 架构、接口、算法、安全与研究挑战
本文首次详细介绍 O-RAN 的架构、设计原则和界面，重点讨论了多厂商、互操作组件和基于中心抽象层的数据驱动闭环控制的 O-RAN 网络的创新和挑战，以及架构和接口所能实现的 AI 和 ML 工作流，并回顾了实验性研究平台和未来发展方向。
PDF2 years ago