Построение и анализ модели предсказания качества радиоканала сети 5G на основе машинного обучения

Мамонов А.А.; Полищук А.А.; Ярцева И.С.; Платонова А.А.; Орлов Ю.Н.

Построение и анализ модели предсказания качества радиоканала сети 5G на основе машинного обучения

Мамонов А.А., Полищук А.А., Ярцева И.С., Платонова А.А., Орлов Ю.Н.

Дата публикации в реестре: 2022-10-06T17:36:06Z

Аннотация:

Одной из важных задач в оценке характеристик беспроводных сетей связи является анализ интерференции, которая позволяет оценить теоретически достижимую скорость передачи и существенно влияет на качество предоставления услуг в сетях 5-го поколения (5G). В работе исследуется прогнозирование показателя качества сигнала, а именно, показателя отношения сигнала к суммарной помехе и шуму (Signal to Interference and Noise Ratio, SINR) на оборудовании подвижного пользователя с помощью однослойной нейронной сети. Исходными данными является временной ряд значений SINR, на выходе получаем предсказанное значение следующего измерения.

Ключевые слова:
5g, machine learning, Interference to Signal Ratio and Noise, neural networks, машинное обучение, соотношение сигнал помеха и шум, нейронные сети

Тип: Article

Права: open access

Источник: Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем