論文の概要: What If We Had Used a Different App? Reliable Counterfactual KPI Analysis in Wireless Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00150v3
• Date: Thu, 23 Jan 2025 11:39:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:54:58.453380
• Title: What If We Had Used a Different App? Reliable Counterfactual KPI Analysis in Wireless Systems
• Title（参考訳）: 異なるアプリを使ったらどうなるか? ワイヤレスシステムにおける信頼性のあるKPI分析
• Authors: Qiushuo Hou, Sangwoo Park, Matteo Zecchin, Yunlong Cai, Guanding Yu, Osvaldo Simeone,
• Abstract要約: 本稿では、RANによって異なるアプリが実装された場合のトラフィックの値を推定する問題に対処する。 本稿では,無線システムに対する共形予測に基づく対実解析手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.499838151272016
• License:
• Abstract: In modern wireless network architectures, such as Open Radio Access Network (O-RAN), the operation of the radio access network (RAN) is managed by applications, or apps for short, deployed at intelligent controllers. These apps are selected from a given catalog based on current contextual information. For instance, a scheduling app may be selected on the basis of current traffic and network conditions. Once an app is chosen and run, it is no longer possible to directly test the key performance indicators (KPIs) that would have been obtained with another app. In other words, we can never simultaneously observe both the actual KPI, obtained by the selected app, and the counterfactual KPI, which would have been attained with another app, for the same network condition, making individual-level counterfactual KPIs analysis particularly challenging. This what-if analysis, however, would be valuable to monitor and optimize the network operation, e.g., to identify suboptimal app selection strategies. This paper addresses the problem of estimating the values of KPIs that would have been obtained if a different app had been implemented by the RAN. To this end, we propose a conformal-prediction-based counterfactual analysis method for wireless systems that provides reliable error bars for the estimated KPIs, despite the inherent covariate shift between logged and test data. Experimental results for medium access control-layer apps and for physical-layer apps demonstrate the merits of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: Open Radio Access Network (O-RAN) のような現代の無線ネットワークアーキテクチャでは、LAN (Radio Access Network) の運用はアプリケーションによって管理される。 これらのアプリは、現在のコンテキスト情報に基づいて、所定のカタログから選択される。 例えば、スケジューリングアプリは、現在のトラフィックとネットワーク条件に基づいて選択することができる。 アプリが選択されて実行されると、他のアプリで取得したであろうキーパフォーマンスインジケータ(KPI)を直接テストすることは不可能になります。 言い換えれば、選択したアプリから取得した実際のKPIと、同一のネットワーク条件で他のアプリで取得したはずのKPIの両方を同時に観察することはできず、個々のレベルのKPIを特に困難にしている。 しかし、このWhat-if分析は、ネットワーク操作の監視と最適化、例えば、最適でないアプリ選択戦略の特定に役立ちます。 本稿では、RANによって異なるアプリが実装された場合のKPIの値を推定する問題に対処する。 そこで本研究では,ログデータとテストデータ間の共変量の変化に拘わらず,推定KPIに対して信頼性の高いエラーバーを提供する無線システムに対して,共形予測に基づく反実解析手法を提案する。 中層アクセス制御層アプリケーションと物理層アプリケーションに対する実験結果から,提案手法の有効性が示された。

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