論文の概要: Smooth Handovers via Smoothed Online Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08099v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 13:16:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:28:16.085682
• Title: Smooth Handovers via Smoothed Online Learning
• Title（参考訳）: スムーズなオンライン学習によるスムーズなハンドオーバ
• Authors: Michail Kalntis, Andra Lutu, Jesús Omaña Iglesias, Fernando A. Kuipers, George Iosifidis,
• Abstract要約: まず、欧州の商用モバイルネットワークオペレータ(MNO)から4000万人以上のユーザを対象に、HOに対する重要な特徴とパフォーマンスへの影響を理解し、明らかにするために、広範なデータセットを分析した。 本研究は, HO故障/遅延と無線セルとエンドユーザーデバイスの特徴の相関関係を明らかにする。 本稿では,HO最適化にデバイスとセルの機能を組み込むことで,既存のアプローチを拡張したスムーズで高精度なHOのための現実的なシステムモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.953313950521746
• License:
• Abstract: With users demanding seamless connectivity, handovers (HOs) have become a fundamental element of cellular networks. However, optimizing HOs is a challenging problem, further exacerbated by the growing complexity of mobile networks. This paper presents the first countrywide study of HO optimization, through the prism of Smoothed Online Learning (SOL). We first analyze an extensive dataset from a commercial mobile network operator (MNO) in Europe with more than 40M users, to understand and reveal important features and performance impacts on HOs. Our findings highlight a correlation between HO failures/delays, and the characteristics of radio cells and end-user devices, showcasing the impact of heterogeneity in mobile networks nowadays. We subsequently model UE-cell associations as dynamic decisions and propose a realistic system model for smooth and accurate HOs that extends existing approaches by (i) incorporating device and cell features on HO optimization, and (ii) eliminating (prior) strong assumptions about requiring future signal measurements and knowledge of end-user mobility. Our algorithm, aligned with the O-RAN paradigm, provides robust dynamic regret guarantees, even in challenging environments, and shows superior performance in multiple scenarios with real-world and synthetic data.
• Abstract（参考訳）: ユーザはシームレスな接続を必要とするため、ハンドオーバ(HO)はセルネットワークの基本的な要素となっている。 しかし、HOsの最適化は難しい問題であり、モバイルネットワークの複雑さの増大によってさらに悪化する。 本稿では,Smoothed Online Learning (SOL) のプリズムを通じて,HO最適化の全国的研究を行った。 まず、欧州の商用モバイルネットワークオペレータ(MNO)から4000万人以上のユーザを対象に、HOに対する重要な特徴とパフォーマンスへの影響を理解し、明らかにするために、広範なデータセットを分析した。 本研究は, HO故障/遅延と無線セルとエンドユーザーデバイスの特徴の相関関係を明らかにし, モバイルネットワークにおける不均一性の影響を明らかにした。 その後、UEセル関連を動的決定としてモデル化し、既存のアプローチを拡張するスムーズで正確なHOのための現実的なシステムモデルを提案する。 一 HO最適化に装置及び細胞の特徴を取り入れること。 二 将来の信号測定及びエンドユーザの移動性に関する知識の要求に関する強い前提を排除すること。 提案アルゴリズムは,O-RANパラダイムに則り,挑戦的環境においても堅牢な動的後悔の保証を提供し,実世界および合成データを用いた複数のシナリオにおいて優れた性能を示す。

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