A Deep Learning Method for Predictive Channel Assignment in Beyond 5G Networks
Notice bibliographique
Résumé
In Beyond Fifth Generation (B5G) networks, Internet of Things (IoT) and massive Machine Type Communication (mMTC) traffic are anticipated to be offloaded by multi-hop, Device-to-Device (D2D)-enabled relay networks. The relays offer an energy and spectral-efficient solution to the rising problem of spectrum scarcity and overloading of cellular base stations. Moving beyond the conventional paradigm of the relay nodes employing channels on a specific band at a time, in this article, we aim to investigate how to simultaneously leverage multiple bands at a relay node to improve spectral efficiency. We address the challenge associated with dynamic channel conditions in the multi-band relay networks, and envision a deep learning-based predictive channel selection method to solve the problem. A 1-D (one-dimensional) Convolutional Neural Network (CNN) model is employed to predict the suitable channels across multiple bands with the best Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio (SINR). The packets received from the source or previous relay node are scheduled to be transmitted to subsequent relay node/destination based on the best modulation and coding rates to transmit over the predicted band. Our envisioned approach, based on shallow and deep-CNN models, proposes two proactive channel assignment strategies, namely controlled and smart prediction. Our proposal is evaluated with several, comparable machine/deep learning methods. Experimental results, based on datasets, demonstrate encouraging performance of our proposed lightweight deep learning-based proactive channel selection in multi-band relay systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».