論文の概要: Deep Learning based Coverage and Rate Manifold Estimation in Cellular
Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06390v1
- Date: Sun, 13 Feb 2022 19:26:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-17 15:56:10.048851
- Title: Deep Learning based Coverage and Rate Manifold Estimation in Cellular
Networks
- Title(参考訳): 深層学習に基づくセルネットワークのカバレッジとレート・マニフォールド推定
- Authors: Washim Uddin Mondal, Praful D. Mankar, Goutam Das, Vaneet Aggarwal,
and Satish V. Ukkusuri
- Abstract要約: CNN-AEはインド、ブラジル、ドイツ、アメリカの位置情報を用いて訓練されている。
CNN-AEは、カバレッジとレート予測エラーを、それぞれ40%$と25%$のマージンで改善している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 34.83409329913271
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This article proposes Convolutional Neural Network-based Auto Encoder
(CNN-AE) to predict location-dependent rate and coverage probability of a
network from its topology. We train the CNN utilising BS location data of
India, Brazil, Germany, and the USA and compare its performance with stochastic
geometry (SG) based analytical models. In comparison to the best-fitted
SG-based model, CNN-AE improves the coverage and rate prediction errors by a
margin of as large as $40\%$ and $25\%$ respectively. As an application, we
propose a low complexity, provably convergent algorithm that, using trained
CNN-AE, can compute locations of new BSs that need to be deployed in a network
in order to satisfy pre-defined spatially heterogeneous performance goals.
- Abstract(参考訳): 本稿では、畳み込みニューラルネットワークに基づくオートエンコーダ(CNN-AE)を提案し、そのトポロジからネットワークの位置依存率とカバレッジ確率を予測する。
インド、ブラジル、ドイツ、アメリカのbs位置データを活用したcnnを訓練し、その性能を確率幾何学(sg)ベースの分析モデルと比較した。
最適なsgベースのモデルと比較して、cnn-aeはカバー率とレート予測の誤差をそれぞれ$40\%$と$25\%$というマージンで改善している。
そこで,本研究では,cnn-aeを用いてネットワーク上に展開する必要がある新たなbsの位置を計算し,事前定義された空間的不均質な性能目標を達成するための低複雑性アルゴリズムを提案する。
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