論文の概要: A Machine Learning based Framework for KPI Maximization in Emerging
Networks using Mobility Parameters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01474v1
- Date: Mon, 4 May 2020 13:28:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 01:31:48.070725
- Title: A Machine Learning based Framework for KPI Maximization in Emerging
Networks using Mobility Parameters
- Title（参考訳）: モビリティパラメータを用いた新興ネットワークにおけるkpi最大化のための機械学習フレームワーク
- Authors: Joel Shodamola, Usama Masood, Marvin Manalastas, Ali Imran
- Abstract要約: 現在のLTEネットワークは、多くの設定と最適化パラメータに直面している。
5Gでは、これらのCOPの数はサイト当たり2000に達すると予測されている。
本稿では,2つの関連するCOPの最適組み合わせを発見するための手法と組み合わせた機械学習ベースのフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6671455337053573
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current LTE network is faced with a plethora of Configuration and
Optimization Parameters (COPs), both hard and soft, that are adjusted manually
to manage the network and provide better Quality of Experience (QoE). With 5G
in view, the number of these COPs are expected to reach 2000 per site, making
their manual tuning for finding the optimal combination of these parameters, an
impossible fleet. Alongside these thousands of COPs is the anticipated network
densification in emerging networks which exacerbates the burden of the network
operators in managing and optimizing the network. Hence, we propose a machine
learning-based framework combined with a heuristic technique to discover the
optimal combination of two pertinent COPs used in mobility, Cell Individual
Offset (CIO) and Handover Margin (HOM), that maximizes a specific Key
Performance Indicator (KPI) such as mean Signal to Interference and Noise Ratio
(SINR) of all the connected users. The first part of the framework leverages
the power of machine learning to predict the KPI of interest given several
different combinations of CIO and HOM. The resulting predictions are then fed
into Genetic Algorithm (GA) which searches for the best combination of the two
mentioned parameters that yield the maximum mean SINR for all users.
Performance of the framework is also evaluated using several machine learning
techniques, with CatBoost algorithm yielding the best prediction performance.
Meanwhile, GA is able to reveal the optimal parameter setting combination more
efficiently and with three orders of magnitude faster convergence time in
comparison to brute force approach.
- Abstract（参考訳）: 現在のLTEネットワークには,ネットワーク管理のために手動で調整し,QoE(Quality of Experience)を改善するハードとソフトの2つの構成最適化パラメータ(COP)が多数含まれている。
5Gでは、これらのCOPの数はサイト当たり2000点に達することが期待されており、これらのパラメータの最適な組み合わせを見つけるための手動チューニングは不可能である。
これら数千のCOPに加えて、ネットワークの管理と最適化においてネットワークオペレーターの負担が増大する新興ネットワークのネットワーク密度化が期待されている。
そこで本研究では,移動に使用する2つの関連するCOP(Cell Individual Offset,CIO)とHandover Margin(Handover Margin,HOM)の最適な組み合わせを見つけるための,ヒューリスティックな手法と組み合わせた機械学習ベースのフレームワークを提案する。
フレームワークの最初の部分は、CIOとHOMのいくつかの異なる組み合わせによって、機械学習のパワーを活用して、関心のKPIを予測する。
得られた予測結果をGA(Genematic Algorithm)に入力し、すべてのユーザに対して最大SINRを出力する2つのパラメータの最適な組み合わせを探索する。
フレームワークのパフォーマンスも、いくつかの機械学習技術を用いて評価され、CatBoostアルゴリズムが最高の予測性能を得る。
一方、GAは最適パラメータ設定の組み合わせをより効率的に、ブルート力アプローチと比較して3桁の収束時間で明らかにすることができる。
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