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联邦学习和 O-RAN 之间的协同作用：多分布式机器学习服务的弹性虚拟化体系结构
通过引入名为动态多服务联邦学习（DMS-FL）的泛型联邦学习范例，我们提出了一种新的分布式机器学习结构，称为弹性虚拟化联邦学习（EV-FL），旨在通过提出一种弹性资源预配方法来执行 FL 服务。
PDFa year ago
MM基于深度强化学习的智能 O-RAN URLLC 流量引导
该研究提出基于机器学习的交通引导方案以预测网络拥塞并在避免其的基础上通过优化设置来服务具备低延迟和高可靠性需求的 URLLC 应用。在 O-RAN 中，比传统反应式交通引导方法平均减少 15.81％的排队延迟。
PDFa year ago
MMO-RAN 中用于实时推断和控制的分布式应用程序
提出了分布式应用机制（dApps）以实现实时多元管理和控制，并结合已有组件和接口来集成 O-RAN 结构，能够对基础功能进行推理和控制以支持比 RIC 需求更严格的时序。
PDF2 years ago
OrchestRAN：面向开放 RAN 的编排智能网络自动化
本文提出并原型描述了一种基于 Open RAN 范例的新型编排框架 OrchestRAN，旨在通过自动计算最优数据驱动算法和其执行位置，实现网络智能控制和推理目标，以应对下一代软件化、开放式、分解式网络架构面临的挑战。在 Colosseum
PDF2 years ago
ColO-RAN：在可编程实验平台上开发基于机器学习的 xApps，用于开放式 RAN 闭环控制
这篇论文介绍了 ColO-RAN，是一个能够解决缺少数据和实验测试基础设施的具有大规模的 O-RAN 测试框架，用于设计，训练，测试和评估基于深度强化学习 (DRL) 的闭环控制。它可以在真实网络上延迟进展，并提供了关于开发无线 DRL 管
PDF3 years ago
RLOps: 基于强化学习协助的开放式无线接入网开发生命周期
本文介绍了机器学习在 Open RAN 技术中的应用，提出了一种名为 RLOps 的系统化模型开发、测试和验证生命周期，探讨了该方法的最佳实践，并设计实现了一个基于 O-RAN 部署的数据分析平台。
PDF3 years ago