基于大数据分析的患者中心蜂窝网络优化
网络与互联网体系结构
2018-12-13 v1 计算机与社会
摘要
大数据分析是最先进的网络优化工具之一，可将网络从仅传输数据的盲目管道，转变为能根据其用户需求智能适应的认知、自觉且自优化的实体。这事实上可被视为未来网络的最高优先事项之一。在本文中，我们提出一种以门诊患者（OP）为中心的长期演进增强（LTE-A）网络优化系统。从 OP 医疗记录中收集的大数据，连同来自其身体传感器的当前读数被处理和分析，以预测危及生命的医疗状况（例如即将发生的卒中）的可能性。该预测用于确保为 OP 分配最优的 LTE-A 物理资源块（PRBs），以最小延迟将其关键数据传输至医疗保健提供者。据我们所知，这是首次以大数据分析以 OP 意识方式优化蜂窝网络。PRBs 分配使用混合整数线性规划（MILP）和实时启发式进行优化。提出了两种方法：加权和速率最大化（WSRMax）方法和比例公平（PF）方法。这些方法分别使 OP 的平均 SINR 提高了 26.6% 和 40.5%。WSRMax 方法将系统的总 SINR 提升至高于 PF 方法的水平，然而 PF 方法为 OP 提供了更高的 SINR、更好的公平性以及更低的误差幅度。
引用
@article{arxiv.1812.04712,
title = {Patient-Centric Cellular Networks Optimization using Big Data Analytics},
author = {Mohammed S. Hadi and Ahmed Q. Lawey and Taisir E. H. El-Gorashi and J. M. H Elmirghani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.04712},
year = {2018}
}
备注
15 pages, 13 figures, Journal paper submitted to the IEEE Transactions on Network and Service Management