面向 5G 基站的机器学习与解析功耗模型
网络与互联网体系结构
2022-09-26 v1 机器学习
摘要
第五代（5G）移动网络的能耗是电信行业的主要关切之一。然而，目前尚无准确且易处理的方法来评估 5G 基站（BS）的功耗。在本文中，我们提出一种基于大规模数据采集活动、对 5G 多载波基站功耗进行真实刻画的新模型。首先，我们定义一种允许对多种 5G 基站产品建模的机器学习架构。随后，我们利用该框架所获取的知识推导出一个真实且解析易处理的功耗模型，可助力理论分析以及特性标准化、开发与优化框架。值得注意的是，我们证明该模型具有高精度，并能捕捉节能机制带来的收益。我们认为该解析模型是理解 5G 基站功耗并精确优化网络能效的基础性工具。
引用
@article{arxiv.2209.11600,
title = {Machine Learning and Analytical Power Consumption Models for 5G Base Stations},
author = {Nicola Piovesan and David Lopez-Perez and Antonio De Domenico and Xinli Geng and Harvey Bao and Merouane Debbah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.11600},
year = {2022}
}
备注
Accepted by IEEE Communications Magazine