論文の概要: Machine Learning for QoS Prediction in Vehicular Communication:
Challenges and Solution Approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11966v2
- Date: Tue, 22 Aug 2023 09:45:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-23 14:58:16.079248
- Title: Machine Learning for QoS Prediction in Vehicular Communication:
Challenges and Solution Approaches
- Title（参考訳）: 車両通信におけるqos予測のための機械学習:課題とソリューションアプローチ
- Authors: Alexandros Palaios, Christian L. Vielhaus, Daniel F. K\"ulzer, Cara
Watermann, Rodrigo Hernangomez, Sanket Partani, Philipp Geuer, Anton Krause,
Raja Sattiraju, Martin Kasparick, Gerhard Fettweis, Frank H. P. Fitzek, Hans
D. Schotten, and Slawomir Stanczak
- Abstract要約: 最大スループット予測の強化,例えばストリーミングや高精細マッピングアプリケーションについて検討する。
収集したデータの基盤となる特性をよりよく理解することで、マシンラーニング技術上に信頼性を構築することができるかを強調します。
我々は、説明可能なAIを使用して、機械学習が明示的にプログラムされることなく、無線ネットワークの基本原理を学習できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.52224306624461
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As cellular networks evolve towards the 6th generation, machine learning is
seen as a key enabling technology to improve the capabilities of the network.
Machine learning provides a methodology for predictive systems, which can make
networks become proactive. This proactive behavior of the network can be
leveraged to sustain, for example, a specific quality of service requirement.
With predictive quality of service, a wide variety of new use cases, both
safety- and entertainment-related, are emerging, especially in the automotive
sector. Therefore, in this work, we consider maximum throughput prediction
enhancing, for example, streaming or high-definition mapping applications. We
discuss the entire machine learning workflow highlighting less regarded aspects
such as the detailed sampling procedures, the in-depth analysis of the dataset
characteristics, the effects of splits in the provided results, and the data
availability. Reliable machine learning models need to face a lot of challenges
during their lifecycle. We highlight how confidence can be built on machine
learning technologies by better understanding the underlying characteristics of
the collected data. We discuss feature engineering and the effects of different
splits for the training processes, showcasing that random splits might
overestimate performance by more than twofold. Moreover, we investigate diverse
sets of input features, where network information proved to be most effective,
cutting the error by half. Part of our contribution is the validation of
multiple machine learning models within diverse scenarios. We also use
explainable AI to show that machine learning can learn underlying principles of
wireless networks without being explicitly programmed. Our data is collected
from a deployed network that was under full control of the measurement team and
covered different vehicular scenarios and radio environments.
- Abstract（参考訳）: セルラーネットワークが第6世代へと進化するにつれて、機械学習はネットワークの能力を改善するための鍵となる技術と見なされる。
機械学習は予測システムの方法論を提供し、ネットワークを積極的にすることができる。
このネットワークの積極的な振る舞いは、例えばサービス要求の特定の品質を維持するために利用することができる。
サービスの予測品質では、特に自動車部門において、安全性とエンターテイメントに関連するさまざまな新しいユースケースが出現している。
そこで本研究では,ストリーミングアプリケーションや高精細度マッピングアプリケーションなど,スループットの最大予測について考察する。
本稿では、詳細なサンプリング手順、データセット特性の詳細な分析、提供結果の分割の影響、データ可用性など、あまり考慮されていない側面を強調する機械学習ワークフロー全体について論じる。
信頼できる機械学習モデルは、ライフサイクル中に多くの課題に直面する必要がある。
我々は、収集したデータの基盤となる特性をよりよく理解することで、機械学習技術に自信を構築することができることを強調する。
特徴工学と異なる分割がトレーニングプロセスに与える影響について論じ、ランダムな分割が2倍以上の性能を過大評価することを示した。
さらに,ネットワーク情報が最も有効であることが判明した多様な入力特徴集合を調査し,誤りを半分に削減した。
私たちの貢献の一部は、さまざまなシナリオにおける複数の機械学習モデルの検証です。
また、説明可能なAIを使用して、機械学習が明示的にプログラムされることなく、無線ネットワークの基本原理を学習できることを示す。
私たちのデータは、計測チームの完全なコントロール下にあるデプロイネットワークから収集され、さまざまな車両シナリオと無線環境をカバーしています。
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