5G多载波基站功耗建模：一种机器学习方法
网络与互联网体系结构
2022-12-09 v1 机器学习
摘要
第五代无线接入网（RAN）带来了新的服务、技术与范式，并产生了相应的社会效益。然而，如今5G网络的能耗令人担忧。近年来，设计降低RAN功耗的新方法已引起研究界与标准制定机构的关注，并提出了许多节能方案。然而，仍需要理解最先进的基站架构（如多载波有源天线单元（AAU））的功耗行为，以及不同网络参数的影响。在本文中，我们提出了一种基于人工神经网络的5G AAU功耗模型。我们证明该模型具有良好的估计性能，并能在处理多载波基站架构的复杂性时捕捉节能收益。重要的是，我们进行了多项实验以展示设计一个能够捕捉不同类型AAU功耗行为的通用模型的优势。最后，我们提供了模型可扩展性与训练数据需求的分析。
引用
@article{arxiv.2212.04318,
title = {Power Consumption Modeling of 5G Multi-Carrier Base Stations: A Machine Learning Approach},
author = {Nicola Piovesan and David Lopez-Perez and Antonio De Domenico and Xinli Geng and Harvey Bao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.04318},
year = {2022}
}