ARENA：基于数据驱动的足球赛事无线接入网络分析
机器学习
2021-05-13 v1
摘要
群体性事件代表了移动网络最具挑战性的场景之一，因为尽管其日期和时间通常可提前获知，但由于实际需求依赖于诸多不同因素，资源需求难以预测。基于某欧洲主要运营商在可容纳多达 30000 人的足球体育场、16 个基站扇区及 Km 区域内群体性事件期间提供的数据，我们对此类事件中的无线接入网络基础设施动态进行了数据驱动的分析。基于分析所得的洞见，我们开发了 ARENA——一种无模型的深度学习无线接入网络（RAN）容量预测方案，该方案以过往网络监测数据与事件上下文信息为输入，为移动运营商提供未来事件期间所需 RAN 容量的指导。我们的结果在数据集所含真实事件上得到验证，表明了所提方案的有效性。
引用
@article{arxiv.2010.09467,
title = {ARENA: A Data-driven Radio Access Networks Analysis of Football Events},
author = {Lanfranco Zanzi and Vincenzo Sciancalepore and Andres Garcia-Saavedra and Xavier Costa-Perez and Georgios Agapiou and Hans D. Schotten},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.09467},
year = {2021}
}