論文の概要: Modelling the 5G Energy Consumption using Real-world Data: Energy Fingerprint is All You Need
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16929v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 06:02:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 06:31:46.715542
- Title: Modelling the 5G Energy Consumption using Real-world Data: Energy Fingerprint is All You Need
- Title（参考訳）: 実世界のデータを用いた5Gエネルギー消費のモデリング:エネルギーフィンガープリントは必要なだけ
- Authors: Tingwei Chen, Yantao Wang, Hanzhi Chen, Zijian Zhao, Xinhao Li, Nicola Piovesan, Guangxu Zhu, Qingjiang Shi,
- Abstract要約: 本稿では、ITU 5G基地エネルギー消費モデルチャレンジで使用される実世界のデータセットから学習し、新しい5G基地エネルギー消費モデルを提案する。
提案手法は既存のモデルよりも大幅に改善され,平均絶対パーセンテージエラー(MAPE)が12.75%から4.98%に削減され,60%以上の性能向上が達成された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.483076846188837
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The introduction of fifth-generation (5G) radio technology has revolutionized communications, bringing unprecedented automation, capacity, connectivity, and ultra-fast, reliable communications. However, this technological leap comes with a substantial increase in energy consumption, presenting a significant challenge. To improve the energy efficiency of 5G networks, it is imperative to develop sophisticated models that accurately reflect the influence of base station (BS) attributes and operational conditions on energy usage.Importantly, addressing the complexity and interdependencies of these diverse features is particularly challenging, both in terms of data processing and model architecture design. This paper proposes a novel 5G base stations energy consumption modelling method by learning from a real-world dataset used in the ITU 5G Base Station Energy Consumption Modelling Challenge in which our model ranked second. Unlike existing methods that omit the Base Station Identifier (BSID) information and thus fail to capture the unique energy fingerprint in different base stations, we incorporate the BSID into the input features and encoding it with an embedding layer for precise representation. Additionally, we introduce a novel masked training method alongside an attention mechanism to further boost the model's generalization capabilities and accuracy. After evaluation, our method demonstrates significant improvements over existing models, reducing Mean Absolute Percentage Error (MAPE) from 12.75% to 4.98%, leading to a performance gain of more than 60%.
- Abstract（参考訳）: 第5世代(5G)無線技術の導入は、前例のない自動化、キャパシティ、接続性、超高速で信頼性の高い通信をもたらす通信に革命をもたらした。
しかし、この技術革新はエネルギー消費が大幅に増加し、大きな課題が浮かび上がっている。
5Gネットワークのエネルギー効率を向上させるためには,基地局特性や運用条件がエネルギー利用に与える影響を正確に反映した高度なモデルを開発することが不可欠である。
本稿では,ITU 5Gベースステーションエネルギー消費モデルチャレンジにおいて,本モデルが第2位となった実世界のデータセットから学習した,新しい5Gベースステーションエネルギー消費モデルを提案する。
基地局識別器(BSID)情報を省略し、異なる基地局で固有のエネルギー指紋を捕捉できない既存の方法とは異なり、BSIDは入力特徴に組み込まれ、正確な表現のために埋め込み層に符号化される。
さらに,モデルの一般化能力と精度をさらに向上させるために,注意機構とともに新しいマスク付きトレーニング手法を導入する。
評価の結果,提案手法は既存モデルよりも大幅に改善され,平均絶対誤差(MAPE)が12.75%から4.98%に減少し,性能が60%以上向上した。
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