論文の概要: Energy-Efficient Wake-Up Signalling for Machine-Type Devices Based on
Traffic-Aware Long-Short Term Memory Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06058v1
- Date: Mon, 13 Jun 2022 11:42:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-14 17:53:56.036743
- Title: Energy-Efficient Wake-Up Signalling for Machine-Type Devices Based on
Traffic-Aware Long-Short Term Memory Prediction
- Title（参考訳）: 交通を考慮した長期記憶予測に基づく機械型デバイスのエネルギー効率向上
- Authors: David E. Ru\'iz-Guirola, Carlos A. Rodr\'iguez-L\'opez, Samuel
Montejo-S\'anchez, Richard Demo Souza, Onel L. A. L\'opez and Hirley Alves
- Abstract要約: Wake-up Signal (WuS)技術は、機械型デバイス(MTD)の無線インタフェースが消費するエネルギーを最小化する
我々は、MSCトラフィックパターンを予測し、それに応じてWuSを構成するための、単純だが効率的なニューラルネットワークを設計する。
エネルギー消費の削減に関して、FWuSは最大32%で最高のベンチマークメカニズムを上回ります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.51090547010728
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reducing energy consumption is a pressing issue in low-power machine-type
communication (MTC) networks. In this regard, the Wake-up Signal (WuS)
technology, which aims to minimize the energy consumed by the radio interface
of the machine-type devices (MTDs), stands as a promising solution. However,
state-of-the-art WuS mechanisms use static operational parameters, so they
cannot efficiently adapt to the system dynamics. To overcome this, we design a
simple but efficient neural network to predict MTC traffic patterns and
configure WuS accordingly. Our proposed forecasting WuS (FWuS) leverages an
accurate long-short term memory (LSTM)- based traffic prediction that allows
extending the sleep time of MTDs by avoiding frequent page monitoring occasions
in idle state. Simulation results show the effectiveness of our approach. The
traffic prediction errors are shown to be below 4%, being false alarm and
miss-detection probabilities respectively below 8.8% and 1.3%. In terms of
energy consumption reduction, FWuS can outperform the best benchmark mechanism
in up to 32%. Finally, we certify the ability of FWuS to dynamically adapt to
traffic density changes, promoting low-power MTC scalability
- Abstract（参考訳）: 低消費電力機械型通信(MTC)ネットワークでは省エネルギー化が課題となっている。
この点において、機械型デバイス(MTD)の無線インタフェースが消費するエネルギーを最小化することを目的としたWuS(Wake-up Signal)技術は、有望な解決策である。
しかし、最先端のWuSメカニズムは静的な操作パラメータを使用するため、システムダイナミクスに効率的に適応することはできない。
そこで我々は,mtcのトラフィックパターンを予測し,それに応じてwusを構成するための,単純かつ効率的なニューラルネットワークを設計した。
提案する予測wus (fwus) は,遅延状態のページ監視を回避し,mtdの睡眠時間を延ばすことのできる,精度の高いlong-short term memory (lstm) ベースのトラヒック予測を活用している。
シミュレーションの結果,提案手法の有効性が示された。
交通予測誤差は4%未満で、誤報と誤検出確率はそれぞれ8.8%と1.3%である。
エネルギー消費削減の観点からは、fwusは最高ベンチマークメカニズムを最大32%で上回ることができる。
最後に、FWuSが交通密度の変化に動的に適応し、低消費電力のMCCスケーラビリティを促進する能力を証明する。
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