論文の概要: On the Impact of PRB Load Uncertainty Forecasting for Sustainable Open RAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14400v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 15:25:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 17:05:24.140218
• Title: On the Impact of PRB Load Uncertainty Forecasting for Sustainable Open RAN
• Title（参考訳）: PRB負荷不確実性予測の影響について
• Authors: Vaishnavi Kasuluru, Luis Blanco, Cristian J. Vaca-Rubio, Engin Zeydan,
• Abstract要約: 持続可能なOpen Radio Access Network(O-RAN)アーキテクチャへの移行は、リソース管理に新たな課題をもたらす。 本稿では,確率的予測手法を用いて物理資源ブロック(PRB)負荷を特徴付ける新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.526444902695476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The transition to sustainable Open Radio Access Network (O-RAN) architectures brings new challenges for resource management, especially in predicting the utilization of Physical Resource Block (PRB)s. In this paper, we propose a novel approach to characterize the PRB load using probabilistic forecasting techniques. First, we provide background information on the O-RAN architecture and components and emphasize the importance of energy/power consumption models for sustainable implementations. The problem statement highlights the need for accurate PRB load prediction to optimize resource allocation and power efficiency. We then investigate probabilistic forecasting techniques, including Simple-Feed-Forward (SFF), DeepAR, and Transformers, and discuss their likelihood model assumptions. The simulation results show that DeepAR estimators predict the PRBs with less uncertainty and effectively capture the temporal dependencies in the dataset compared to SFF- and Transformer-based models, leading to power savings. Different percentile selections can also increase power savings, but at the cost of over-/under provisioning. At the same time, the performance of the Long-Short Term Memory (LSTM) is shown to be inferior to the probabilistic estimators with respect to all error metrics. Finally, we outline the importance of probabilistic, prediction-based characterization for sustainable O-RAN implementations and highlight avenues for future research.
• Abstract（参考訳）: 持続可能なオープンラジオアクセスネットワーク(O-RAN)アーキテクチャへの移行は、特に物理資源ブロック(PRB)の利用を予測する上で、リソース管理に新たな課題をもたらす。 本稿では,確率的予測手法を用いてPRB負荷を特徴付ける新しい手法を提案する。 まず、O-RANアーキテクチャとコンポーネントの背景情報を提供し、持続可能な実装のためのエネルギー/電力消費モデルの重要性を強調する。 問題ステートメントは、リソース割り当てと電力効率を最適化する正確なPRB負荷予測の必要性を強調している。 次に、SFF(Simple-Feed-Forward)、DeepAR(DeepAR)、Transformers(Transformers)などの確率予測手法を調査し、それらの可能性モデル仮定について議論する。 シミュレーションの結果、DeepAR推定器は、SFFおよびTransformerベースのモデルと比較して、PRBを不確実性が少なく予測し、データセットの時間的依存関係を効果的にキャプチャし、電力節約につながることが示された。 パーセンタイルの選択の相違は、電力節約も増やすが、オーバー・アンダー・プロビジョニングのコストがかかる。 同時に、LSTM(Long-Short Term Memory)の性能は、全てのエラーメトリクスに対して確率的推定値よりも劣っていることが示されている。 最後に, 持続可能なO-RAN実装における確率的, 予測に基づくキャラクタリゼーションの重要性を概説し, 今後の研究への道のりについて述べる。

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