5G和B5G网络中的机器学习KPI预测
网络与互联网体系结构
2024-04-03 v1 机器学习
系统与控制
系统与控制
摘要
网络运营商在满足客户需求时面临新的挑战。这些挑战源于高清视频流、物联网、自动驾驶等新服务的兴起以及网络流量的指数级增长。在此背景下，5G和B5G网络不断发展以适应广泛的应用和用例。此外，这种演进带来了新特性，例如使用网络切片创建多个端到端隔离虚拟网络的能力。然而，为了确保服务质量，运营商必须根据关键性能指标（KPI）和切片服务等级协议（SLA）来维护和优化其网络。在本文中，我们介绍了一种用于估计具有端到端（E2E）网络切片的5G和B5G网络中吞吐量的机器学习（ML）模型。然后，我们将预测的吞吐量与当前网络状态相结合，以推导其他网络KPI的估计值，这些估计值可用于进一步改进服务保障。为了评估我们解决方案的效率，提出了一个性能指标。数值评估表明，我们的KPI预测模型优于其他具有相同或几乎相同计算时间的方法得出的模型。
引用
@article{arxiv.2404.01530,
title = {ML KPI Prediction in 5G and B5G Networks},
author = {Nguyen Phuc Tran and Oscar Delgado and Brigitte Jaumard and Fadi Bishay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.01530},
year = {2024}
}