Fugu-MT 論文翻訳(概要): Synchronization in 5G: a Bayesian Approach

論文の概要: Synchronization in 5G: a Bayesian Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12660v1
Date: Fri, 28 Feb 2020 11:27:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-28 01:56:16.590613
Title: Synchronization in 5G: a Bayesian Approach
Title（参考訳）: 5Gの同期:ベイズ的アプローチ
Authors: M. Goodarzi, D. Cvetkovski, N. Maletic, J. Gutierrez and E. Grass
Abstract要約: 本稿では,大規模ネットワークの同期化のためのハイブリッド手法を提案する。特にKF(Kalman Filtering)とPTP(Precision Time Protocol)が生成する時間スタンプを併用してノード同期を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we propose a hybrid approach to synchronize large scale networks. In particular, we draw on Kalman Filtering (KF) along with time-stamps generated by the Precision Time Protocol (PTP) for pairwise node synchronization. Furthermore, we investigate the merit of Factor Graphs (FGs) along with Belief Propagation (BP) algorithm in achieving high precision end-to-end network synchronization. Finally, we present the idea of dividing the large-scale network into local synchronization domains, for each of which a suitable sync algorithm is utilized. The simulation results indicate that, despite the simplifications in the hybrid approach, the error in the offset estimation remains below 5 ns.
Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模ネットワークを同期化するハイブリッド手法を提案する。特にKF(Kalman Filtering)とPTP(Precision Time Protocol)が生成する時間スタンプを併用してノード同期を行う。さらに,Belief Propagation (BP) アルゴリズムとともにFG(Facter Graphs) の有効性について検討し,高精度なエンドツーエンドネットワーク同期を実現する。最後に,大規模ネットワークを局所同期領域に分割し,それぞれに適切な同期アルゴリズムを適用するという考え方を提案する。シミュレーションの結果,ハイブリッドアプローチの単純化にもかかわらず,オフセット推定の誤差は5 ns以下であることがわかった。

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