論文の概要: Robust Cell-Load Learning with a Small Sample Set
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11467v1
- Date: Sun, 21 Mar 2021 19:17:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-24 10:09:19.030869
- Title: Robust Cell-Load Learning with a Small Sample Set
- Title（参考訳）: 小さなサンプルセットによるロバストなセル負荷学習
- Authors: Daniyal Amir Awan, Renato L.G. Cavalcante, Slawomir Stanczak
- Abstract要約: 無線アクセスネットワーク(RAN)におけるセルロードの学習は、短期間で行わなければなりません。
比較的小さなトレーニングサンプルセットに基づく学習の必要性から生じる不確実性に対して堅牢な学習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）: 35.07023055409166
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning of the cell-load in radio access networks (RANs) has to be performed
within a short time period. Therefore, we propose a learning framework that is
robust against uncertainties resulting from the need for learning based on a
relatively small training sample set. To this end, we incorporate prior
knowledge about the cell-load in the learning framework. For example, an
inherent property of the cell-load is that it is monotonic in downlink (data)
rates. To obtain additional prior knowledge we first study the feasible rate
region, i.e., the set of all vectors of user rates that can be supported by the
network. We prove that the feasible rate region is compact. Moreover, we show
the existence of a Lipschitz function that maps feasible rate vectors to
cell-load vectors. With these results in hand, we present a learning technique
that guarantees a minimum approximation error in the worst-case scenario by
using prior knowledge and a small training sample set. Simulations in the
network simulator NS3 demonstrate that the proposed method exhibits better
robustness and accuracy than standard multivariate learning techniques,
especially for small training sample sets.
- Abstract（参考訳）: 無線アクセスネットワーク(RAN)におけるセルローディングの学習は,短時間で行う必要がある。
そこで本研究では,比較的小さな学習サンプルセットに基づく学習の必要性から生じる不確実性に対して頑健な学習フレームワークを提案する。
この目的のために,我々は学習フレームワークにセル負荷に関する事前知識を取り入れた。
例えば、細胞負荷の固有の性質は、ダウンリンク(データ)レートにおいて単調であることである。
付加的な事前知識を得るために、我々はまず、実現可能なレート領域、すなわちネットワークで支持できる全てのユーザ率のベクトルの集合について研究する。
実現可能なレート領域がコンパクトであることを証明する。
さらに,実現可能な速度ベクトルをセル負荷ベクトルにマッピングするリプシッツ関数の存在を示す。
これらの結果から,事前知識と小規模な学習サンプルを用いて,最悪のシナリオにおける最小近似誤差を保証できる学習手法を提案する。
ネットワークシミュレータns3におけるシミュレーションにより,本手法は従来の多変量学習手法よりも頑健性と精度が向上することが示された。
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