論文の概要: Data-Driven Latency Probability Prediction for Wireless Networks:
Focusing on Tail Probabilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10648v1
- Date: Thu, 20 Jul 2023 07:23:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-21 14:21:48.988190
- Title: Data-Driven Latency Probability Prediction for Wireless Networks:
Focusing on Tail Probabilities
- Title（参考訳）: 無線ネットワークにおけるデータ駆動遅延確率予測:テール確率に着目して
- Authors: Samie Mostafavi, Gourav Prateek Sharma, James Gross
- Abstract要約: スイッチングネットワークのこれらの要件を達成するために、TSN(Time-sensitive Network)を使用することができる。
無線リンクを99.999%の信頼性レベルに適合させるためには、遅延確率分布における極めて稀な外れ値の挙動を分析し、制御する必要がある。
この研究は、最先端のデータ駆動アプローチを用いて、レイテンシ分布のテールを予測することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.723338393736219
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: With the emergence of new application areas, such as cyber-physical systems
and human-in-the-loop applications, there is a need to guarantee a certain
level of end-to-end network latency with extremely high reliability, e.g.,
99.999%. While mechanisms specified under IEEE 802.1as time-sensitive
networking (TSN) can be used to achieve these requirements for switched
Ethernet networks, implementing TSN mechanisms in wireless networks is
challenging due to their stochastic nature. To conform the wireless link to a
reliability level of 99.999%, the behavior of extremely rare outliers in the
latency probability distribution, or the tail of the distribution, must be
analyzed and controlled. This work proposes predicting the tail of the latency
distribution using state-of-the-art data-driven approaches, such as mixture
density networks (MDN) and extreme value mixture models, to estimate the
likelihood of rare latencies conditioned on the network parameters, which can
be used to make more informed decisions in wireless transmission. Actual
latency measurements of IEEE 802.11g (WiFi), commercial private and a
software-defined 5G network are used to benchmark the proposed approaches and
evaluate their sensitivities concerning the tail probabilities.
- Abstract（参考訳）: サイバー物理システムやヒューマン・イン・ザ・ループ・アプリケーションといった新しい応用分野が出現するにつれ、あるレベルのエンドツーエンドのネットワーク遅延を極めて高い信頼性(例えば99.999%)で保証する必要がある。
IEEE 802.1as のタイムセンシティブネットワーク (TSN) で規定されるメカニズムは、スイッチングイーサネットネットワークのこれらの要件を達成するのに利用できるが、無線ネットワークにおけるTSN機構の実装は、その確率的性質のため難しい。
無線リンクを99.999%の信頼性レベルに適合させるためには、遅延確率分布や分布の尾部における極めて稀な外れ値の挙動を分析し、制御する必要がある。
本研究は, 混合密度ネットワーク(MDN)や極値混合モデルなどの最先端データ駆動手法を用いて遅延分布の尾部を予測し, 無線伝送においてより情報的な決定を行うことのできる, ネットワークパラメータに条件付けられた稀なレイテンシの確率を推定することを提案する。
IEEE 802.11g(WiFi)、商用プライベート、ソフトウェア定義5Gネットワークの実際の遅延測定は、提案手法をベンチマークし、テール確率に対する感度を評価するために使用される。
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