論文の概要: 5G NR PRACH Detection with Convolutional Neural Networks (CNN): Overcoming Cell Interference Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11659v1
- Date: Wed, 21 Aug 2024 14:33:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 16:37:45.663125
- Title: 5G NR PRACH Detection with Convolutional Neural Networks (CNN): Overcoming Cell Interference Challenges
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた5G NR PRACH検出
- Authors: Desire Guel, Arsene Kabore, Didier Bassole,
- Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた5Gニューラジオ(5G-NR)ネットワークにおける干渉検出の新しい手法を提案する。
我々のCNNベースのモデルは、様々な干渉シナリオの中で物理ランダムアクセスチャンネル(PRACH)のシーケンスを検出するように設計されている。
実験の結果,従来のPRACH検出手法よりも精度,精度,リコール,F1スコアが優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper, we present a novel approach to interference detection in 5G New Radio (5G-NR) networks using Convolutional Neural Networks (CNN). Interference in 5G networks challenges high-quality service due to dense user equipment deployment and increased wireless environment complexity. Our CNN-based model is designed to detect Physical Random Access Channel (PRACH) sequences amidst various interference scenarios, leveraging the spatial and temporal characteristics of PRACH signals to enhance detection accuracy and robustness. Comprehensive datasets of simulated PRACH signals under controlled interference conditions were generated to train and validate the model. Experimental results show that our CNN-based approach outperforms traditional PRACH detection methods in accuracy, precision, recall and F1-score. This study demonstrates the potential of AI/ML techniques in advancing interference management in 5G networks, providing a foundation for future research and practical applications in optimizing network performance and reliability.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた5Gニューラジオ(5G-NR)ネットワークにおける干渉検出の新しい手法を提案する。
5Gネットワークにおける干渉は、密集したユーザ機器の配置と無線環境の複雑さの増加により、高品質なサービスに挑戦する。
我々のCNNモデルでは,PRACH信号の空間的・時間的特性を利用して物理ランダムアクセスチャネル(PRACH)の検出を行い,検出精度とロバスト性を向上させる。
制御された干渉条件下でシミュレーションされたPRACH信号の包括的データセットを生成し、モデルを訓練し、検証した。
実験の結果,従来のPRACH検出手法よりも精度,精度,リコール,F1スコアが優れていた。
本研究は、5Gネットワークにおける干渉管理の推進におけるAI/ML技術の可能性を示し、ネットワーク性能と信頼性を最適化するための将来の研究と実践的応用の基盤を提供する。
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