論文の概要: A canonical correlation-based framework for performance analysis of
radio access networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14684v1
- Date: Thu, 29 Sep 2022 11:04:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-30 17:47:23.192682
- Title: A canonical correlation-based framework for performance analysis of
radio access networks
- Title（参考訳）: 無線アクセスネットワークの性能解析のための標準相関に基づくフレームワーク
- Authors: Furqan Ahmed, Muhammad Zeeshan Asghar, Jyri H\"am\"al\"ainen
- Abstract要約: 我々はCCA(Canonical correlation analysis)を用いて、重要な性能指標を用いて細胞間の関係を同定する。
ケーススタディでは,商用セルネットワークにおけるセル停止に基づく省エネルギー利用事例について論じる。
CCAは、ネットワーク計画とデータだけでなく、動的パフォーマンスデータとの鍵となる関係を識別するための有効なアプローチである、と結論付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374059
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data driven optimization and machine learning based performance diagnostics
of radio access networks entails significant challenges arising not only from
the nature of underlying data sources but also due to complex spatio-temporal
relationships and interdependencies between cells due to user mobility and
varying traffic patterns. We discuss how to study these configuration and
performance management data sets and identify relationships between cells in
terms of key performance indicators using multivariate analysis. To this end,
we leverage a novel framework based on canonical correlation analysis (CCA),
which is a highly effective method for not only dimensionality reduction but
also for analyzing relationships across different sets of multivariate data. As
a case study, we discuss energy saving use-case based on cell shutdown in
commercial cellular networks, where we apply CCA to analyze the impact of
capacity cell shutdown on the KPIs of coverage cell in the same sector. Data
from LTE Network is used to analyzed example case. We conclude that CCA is a
viable approach for identifying key relationships not only between network
planning and configuration data, but also dynamic performance data, paving the
way for endeavors such as dimensionality reduction, performance analysis, and
root cause analysis for performance diagnostics.
- Abstract（参考訳）: データ駆動最適化と機械学習に基づく無線アクセスネットワークのパフォーマンス診断は、基盤となるデータソースの性質だけでなく、複雑な時空間的関係や、ユーザモビリティとトラフィックパターンの違いによるセル間の相互依存によって生じる大きな課題を伴っている。
本稿では,これらの構成と性能管理データセットについて検討し,多変量解析を用いて重要な性能指標を用いてセル間の関係を同定する。
そこで本研究では,次元削減だけでなく,多変量データの集合間の関係解析にも有効な手法である正準相関解析(CCA)に基づく新しいフレームワークを活用する。
ケーススタディでは,商用セルネットワークにおけるセル停止に基づく省エネユースケースについて論じ,CCAを適用して,同一セクターにおけるカバーセルのKPIに対する容量セル停止の影響を分析した。
LTE Networkのデータは、サンプルケースの分析に使用される。
CCAは,ネットワーク計画データと構成データだけでなく,動的パフォーマンスデータとの鍵となる関係を識別し,次元的削減,性能解析,根本原因分析などの課題を解決するための有効な手法である,と結論付けた。
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