論文の概要: A hybrid solution for 2-UAV RAN slicing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11432v1
- Date: Sun, 15 Sep 2024 09:42:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-19 22:12:27.522825
- Title: A hybrid solution for 2-UAV RAN slicing
- Title（参考訳）: 2UAV RANスライシング用ハイブリッド溶液
- Authors: Nathan Boyer,
- Abstract要約: インターネットをドローンでユーザーに配布することも可能だ。
しかし、ユーザーの位置に応じてドローンを配置する必要がある。
インターンシップでは、最適化問題として問題を見ることは依然として有用であることを証明したいと思いました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It's possible to distribute the Internet to users via drones. However it is then necessary to place the drones according to the positions of the users. Moreover, the 5th Generation (5G) New Radio (NR) technology is designed to accommodate a wide range of applications and industries. The NGNM 5G White Paper \cite{5gwhitepaper} groups these vertical use cases into three categories: - enhanced Mobile Broadband (eMBB) - massive Machine Type Communication (mMTC) - Ultra-Reliable Low-latency Communication (URLLC). Partitioning the physical network into multiple virtual networks appears to be the best way to provide a customised service for each application and limit operational costs. This design is well known as \textit{network slicing}. Each drone must thus slice its bandwidth between each of the 3 user classes. This whole problem (placement + bandwidth) can be defined as an optimization problem, but since it is very hard to solve efficiently, it is almost always addressed by AI in the litterature. In my internship, I wanted to prove that viewing the problem as an optimization problem can still be useful, by building an hybrid solution involving on one hand AI and on the other optimization. I use it to achieve better results than approaches that use only AI, although at the cost of slightly larger (but still reasonable) computation times.
- Abstract（参考訳）: インターネットをドローンでユーザーに配布することも可能だ。
しかし、ユーザーの位置に応じてドローンを配置する必要がある。
さらに、第5世代(5G)ニューラジオ(NR)技術は幅広い用途や産業に対応するように設計されている。
NGNM 5G White Paper \cite{5gwhitepaper}は、これらの垂直ユースケースを3つのカテゴリに分類している。
物理ネットワークを複数の仮想ネットワークに分割することは、各アプリケーション用にカスタマイズされたサービスを提供し、運用コストを制限する最良の方法のようだ。
この設計は \textit{network slicing} として知られている。
これにより、各ドローンは3つのユーザークラス間で帯域幅をスライスする必要がある。
この問題全体(プレースメントと帯域幅)は最適化問題として定義できるが、効率的な解決は非常に難しいため、ほぼ常に典型的にはAIによって解決される。
インターンシップでは、一方のAIと他方の最適化を含むハイブリッドソリューションを構築することで、問題を最適化問題として見ることが依然として有用であることを証明したかったのです。
AIのみを使用するアプローチよりも優れた結果を得るために、私はそれを使っています。
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