Deep Learning (DL) Based Joint Resource Allocation and RRH Association in 5G-Multi-Tier Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fifth-Generation (5G) networks have adopted a multi-tier structural model which includes femtocells, picocells, and macrocells to ensure the user quality-of-service (QoS). To meet these QoS demands, the system requires optimization of different resources in different network dynamics carefully. However, if ignored, this will lead to long processing delays and high computational burdens. To avoid this, we proposed Deep Learning (DL) based resource allocation (RA) as a promising solution to meet the network requirements. DL is an effective mechanism where neural networks can learn to develop RA techniques. Thus, an optimized RA decision can be achieved using DL without exhaustive computations. Further, DL uses DL to achieve solutions for joint RA and remote-radio-head (RRH) association problems in multi-tier Cloud-Radio Access Networks (C-RAN). Initially, a summary of existing literature on DL-based RA techniques is provided, followed by a deep neural network (DNN) description, its architectures, and the data training method. Then, a supervised DL technique is presented to solve the joint RA and RRH-association problem. An efficient subchannel assignment, power allocation, and RRH-association (SAPARA) technique are used to generate the training data for the DNN model using the iterative approach where the seed data for the SAPARA technique is taken using a uniform power allocation and path-loss based association (UPA-PLBA) model. After training the DNN model, the accurateness of the presented model is tested. Simulation outcomes demonstrate that our proposed scheme is capable of providing an efficient solution in the considered scenario.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle