論文の概要: An NWDAF Approach to 5G Core Network Signaling Traffic: Analysis and
Characterization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10428v1
- Date: Wed, 21 Sep 2022 15:21:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-22 17:29:15.455339
- Title: An NWDAF Approach to 5G Core Network Signaling Traffic: Analysis and
Characterization
- Title（参考訳）: NWDAFによる5Gコアネットワーク信号トラフィックの解析と評価
- Authors: Dimitrios Michael Manias, Ali Chouman, Abdallah Shami
- Abstract要約: 本稿では,5G Core(5GC)ネットワークとNetwork Data Analytics Function(NWDAF)の動作システムプロトタイプの実証に焦点をあてる。
ネットワーク生成データの解析は、教師なし学習、クラスタリングを通じてネットワーク内相互作用の中核を探索し、これらの結果を将来の機会と作業の洞察として評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5573601621032935
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data-driven approaches and paradigms have become promising solutions to
efficient network performances through optimization. These approaches focus on
state-of-the-art machine learning techniques that can address the needs of 5G
networks and the networks of tomorrow, such as proactive load balancing. In
contrast to model-based approaches, data-driven approaches do not need accurate
models to tackle the target problem, and their associated architectures provide
a flexibility of available system parameters that improve the feasibility of
learning-based algorithms in mobile wireless networks. The work presented in
this paper focuses on demonstrating a working system prototype of the 5G Core
(5GC) network and the Network Data Analytics Function (NWDAF) used to bring the
benefits of data-driven techniques to fruition. Analyses of the
network-generated data explore core intra-network interactions through
unsupervised learning, clustering, and evaluate these results as insights for
future opportunities and works.
- Abstract（参考訳）: データ駆動アプローチとパラダイムは最適化を通じて効率的なネットワークパフォーマンスを実現する有望なソリューションになっています。
これらのアプローチは、5Gネットワークやアクティブなロードバランシングなど、明日のネットワークのニーズに対処できる最先端の機械学習技術に焦点を当てている。
モデルベースアプローチとは対照的に、データ駆動アプローチはターゲット問題に取り組むために正確なモデルを必要としないため、関連するアーキテクチャは、モバイル無線ネットワークにおける学習ベースのアルゴリズムの実現可能性を改善するために利用可能なシステムパラメータの柔軟性を提供する。
本稿では,5G Core (5GC) ネットワークとNetwork Data Analytics Function (NWDAF) の動作システムのプロトタイプを実演し,データ駆動方式の利点を実演することに焦点を当てた。
ネットワーク生成データの解析は、教師なし学習、クラスタリングを通じてネットワーク内相互作用の中核を探索し、これらの結果を将来の機会と作業の洞察として評価する。
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