論文の概要: Open RAN LSTM Traffic Prediction and Slice Management using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06922v1
• Date: Fri, 12 Jan 2024 22:43:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-01-17 20:43:32.130461
• Title: Open RAN LSTM Traffic Prediction and Slice Management using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深部強化学習を用いたオープンRAN LSTMトラフィック予測とスライス管理
• Authors: Fatemeh Lotfi, Fatemeh Afghah
• Abstract要約: 本稿では,分散深部強化学習(DDRL)を用いたORANスライシングの新しい手法を提案する。 シミュレーションの結果,ネットワーク性能が著しく向上し,特に違反の低減が図られた。 これは、動的xAppの一部として、予測rAppと分散アクターの情報を共同で使用することの重要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.473473066047965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With emerging applications such as autonomous driving, smart cities, and smart factories, network slicing has become an essential component of 5G and beyond networks as a means of catering to a service-aware network. However, managing different network slices while maintaining quality of services (QoS) is a challenge in a dynamic environment. To address this issue, this paper leverages the heterogeneous experiences of distributed units (DUs) in ORAN systems and introduces a novel approach to ORAN slicing xApp using distributed deep reinforcement learning (DDRL). Additionally, to enhance the decision-making performance of the RL agent, a prediction rApp based on long short-term memory (LSTM) is incorporated to provide additional information from the dynamic environment to the xApp. Simulation results demonstrate significant improvements in network performance, particularly in reducing QoS violations. This emphasizes the importance of using the prediction rApp and distributed actors' information jointly as part of a dynamic xApp.
• Abstract（参考訳）: 自動運転やスマートシティ、スマートファクトリーといった新興のアプリケーションによって、ネットワークスライシングは、サービスアウェアネットワークに対応する手段として、5gとそれ以上のネットワークの重要なコンポーネントになっています。 しかし、サービス品質(QoS)を維持しながら異なるネットワークスライスを管理することは、動的な環境では難しい。 本稿では,ORANシステムにおける分散ユニット(DU)の不均一な経験を活用し,分散深部強化学習(DDRL)を用いたORANスライシングxAppの新しいアプローチを提案する。 さらに、RLエージェントの意思決定性能を高めるため、長期記憶(LSTM)に基づく予測rAppが組み込まれ、動的環境からxAppへの追加情報を提供する。 シミュレーションの結果,ネットワーク性能,特にqos違反の低減において有意な改善が示された。 これは、動的xAppの一部として予測rAppと分散アクターの情報を使用することの重要性を強調している。

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