論文の概要: Data-driven Predictive Latency for 5G: A Theoretical and Experimental Analysis Using Network Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02329v2
• Date: Mon, 10 Jul 2023 14:04:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 21:38:44.100129
• Title: Data-driven Predictive Latency for 5G: A Theoretical and Experimental Analysis Using Network Measurements
• Title（参考訳）: データ駆動型5g予測遅延:ネットワーク計測を用いた理論的および実験的解析
• Authors: Marco Skocaj, Francesca Conserva, Nicol Sarcone Grande, Andrea Orsi, Davide Micheli, Giorgio Ghinamo, Simone Bizzarri and Roberto Verdone
• Abstract要約: 本稿では,低周波分布としてユーザ平面遅延の解析式を提案する。 我々は、車載移動、密アーバン交通、および社会集会イベントのシナリオから収集されたデータを用いて予測フレームワークをテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5570867790289011
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The advent of novel 5G services and applications with binding latency requirements and guaranteed Quality of Service (QoS) hastened the need to incorporate autonomous and proactive decision-making in network management procedures. The objective of our study is to provide a thorough analysis of predictive latency within 5G networks by utilizing real-world network data that is accessible to mobile network operators (MNOs). In particular, (i) we present an analytical formulation of the user-plane latency as a Hypoexponential distribution, which is validated by means of a comparative analysis with empirical measurements, and (ii) we conduct experimental results of probabilistic regression, anomaly detection, and predictive forecasting leveraging on emerging domains in Machine Learning (ML), such as Bayesian Learning (BL) and Machine Learning on Graphs (GML). We test our predictive framework using data gathered from scenarios of vehicular mobility, dense-urban traffic, and social gathering events. Our results provide valuable insights into the efficacy of predictive algorithms in practical applications.
• Abstract（参考訳）: バインディングレイテンシ要件と保証されたQuality of Service(QoS)を備えた,新たな5Gサービスとアプリケーションの出現により,ネットワーク管理手順に自律的かつ積極的な意思決定を組み込む必要性が高まった。 本研究の目的は,モバイルネットワークオペレータ(MNO)にアクセス可能な実世界のネットワークデータを利用することで,5Gネットワーク内の予測遅延を徹底的に解析することである。 特に (i)低指数分布としてのユーザ・プレーン・レイテンシの解析的定式化について,経験的測定との比較分析により検証する。 (II)ベイズ学習(BL)や機械学習・オン・グラフ(GML)といった機械学習(ML)の新興領域を利用した確率的回帰、異常検出、予測予測の実験結果を実行する。 我々は,車両移動,密集した都市交通,社会集団イベントのシナリオから収集したデータを用いて予測フレームワークをテストする。 本研究は,予測アルゴリズムの実用的有用性に関する貴重な知見を提供する。

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