O-RAN 中基于在线学习的虚拟化基站能耗感知调度
网络与互联网体系结构
2023-01-18 v2 机器学习
摘要
用于配置虚拟化基站（vBSs）的符合开放无线接入网（O-RAN）标准的系统设计对网络运营商至关重要。该任务具有挑战性，因为优化 vBS 调度过程需要了解相关参数，而这些参数难以提前获取且变化无常。本文提出一种在线学习算法，用于平衡 vBS 的性能与能耗。该算法在不可预见条件下（如非平稳流量与网络状态）提供性能保证，且无需知晓 vBS 运行剖面。我们以最一般的形式研究该问题，并证明所提技术在快速变化环境中也能实现次线性遗憾（即零平均最优性间隙）。通过使用真实世界数据与多种轨迹驱动评估，我们的结果表明，与最先进基准相比，vBS 功耗最高可节省 74.3%。
引用
@article{arxiv.2208.09956,
title = {Energy-aware Scheduling of Virtualized Base Stations in O-RAN with Online Learning},
author = {Michail Kalntis and George Iosifidis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.09956},
year = {2023}
}