論文の概要: Root Cause Analysis of Anomalies in 5G RAN Using Graph Neural Network and Transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15638v1
- Date: Fri, 21 Jun 2024 20:34:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 21:14:22.404872
- Title: Root Cause Analysis of Anomalies in 5G RAN Using Graph Neural Network and Transformer
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークと変圧器を用いた5G RAN異常解析
- Authors: Antor Hasan, Conrado Boeira, Khaleda Papry, Yue Ju, Zhongwen Zhu, Israat Haque,
- Abstract要約: 5G無線アクセスネットワーク(RAN)における異常検出と根本原因解析のための最先端手法を提案する。
グラフネットワークを利用して空間的関係をキャプチャし、Transformerモデルを使用してデータの時間的依存関係を学習する。
結果は、Simbaの優位性を確認するために、既存のソリューションと比較される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9895793818721335
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The emergence of 5G technology marks a significant milestone in developing telecommunication networks, enabling exciting new applications such as augmented reality and self-driving vehicles. However, these improvements bring an increased management complexity and a special concern in dealing with failures, as the applications 5G intends to support heavily rely on high network performance and low latency. Thus, automatic self-healing solutions have become effective in dealing with this requirement, allowing a learning-based system to automatically detect anomalies and perform Root Cause Analysis (RCA). However, there are inherent challenges to the implementation of such intelligent systems. First, there is a lack of suitable data for anomaly detection and RCA, as labelled data for failure scenarios is uncommon. Secondly, current intelligent solutions are tailored to LTE networks and do not fully capture the spatio-temporal characteristics present in the data. Considering this, we utilize a calibrated simulator, Simu5G, and generate open-source data for normal and failure scenarios. Using this data, we propose Simba, a state-of-the-art approach for anomaly detection and root cause analysis in 5G Radio Access Networks (RANs). We leverage Graph Neural Networks to capture spatial relationships while a Transformer model is used to learn the temporal dependencies of the data. We implement a prototype of Simba and evaluate it over multiple failures. The outcomes are compared against existing solutions to confirm the superiority of Simba.
- Abstract（参考訳）: 5Gテクノロジーの出現は、通信ネットワークの開発において重要なマイルストーンであり、拡張現実や自動運転車といったエキサイティングな新しい応用を可能にしている。
しかし、これらの改善により、管理の複雑さが増大し、アプリケーションの5Gは高いネットワーク性能と低レイテンシに大きく依存する。
これにより、学習ベースシステムが異常を自動的に検出し、ルート原因解析(RCA)を実行することができる。
しかし、このようなインテリジェントシステムの実装には固有の課題がある。
まず、障害シナリオのラベル付きデータは珍しく、異常検出やRCAに適したデータが不足している。
第二に、現在のインテリジェントソリューションはLTEネットワークに合わせて調整されており、データに存在する時空間特性を完全に把握していない。
これを考慮し、キャリブレーションされたシミュレータSimu5Gを使用し、正常および故障シナリオのためのオープンソースデータを生成する。
このデータを用いて, 5G Radio Access Networks (RANs) における異常検出と根本原因解析のための最先端手法である Simba を提案する。
グラフニューラルネットワークを用いて空間的関係をキャプチャし、Transformerモデルを用いてデータの時間的依存関係を学習する。
Simbaのプロトタイプを実装し、複数の障害に対して評価する。
結果は、Simbaの優位性を確認するために、既存のソリューションと比較される。
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