异构网络下行协调多点中的机器学习
机器学习
2019-02-06 v6 网络与互联网体系结构
摘要
我们提出了一种用于异构第五代新空口（NR）网络下行协调多点（DL CoMP）的方法。本文的主要贡献是一种利用在线机器学习增强 DL CoMP 触发的算法。我们使用支持向量机（SVM）分类器在真实的频分双工网络环境中提升用户下行吞吐量。我们的仿真结果表明，由于 SVM 分类器学习到的多无线电流的有信息触发，宏基站和微微基站的下行吞吐量均得到提升。
引用
@article{arxiv.1608.08306,
title = {Machine Learning in Downlink Coordinated Multipoint in Heterogeneous Networks},
author = {Faris B. Mismar and Brian L. Evans},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.08306},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 4 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1812.03421