論文の概要: Graph Neural Networks for O-RAN Mobility Management: A Link Prediction Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02170v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 09:44:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:57:09.469000
• Title: Graph Neural Networks for O-RAN Mobility Management: A Link Prediction Approach
• Title（参考訳）: O-RANモビリティ管理のためのグラフニューラルネットワーク:リンク予測アプローチ
• Authors: Ana Gonzalez Bermudez, Miquel Farreras, Milan Groshev, José Antonio Trujillo, Isabel de la Bandera, Raquel Barco,
• Abstract要約: 5Gまでのセルラーネットワークにおいて、モビリティのパフォーマンスが重要視されている。 本稿では,O-RANにおけるモビリティ管理のためのアクティブなHOフレームワークを提案する。 リンク予測のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の様々なカテゴリについて検討し、それらをモビリティ管理領域に適用する際の複雑さを分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6839513244334282
• License:
• Abstract: Mobility performance has been a key focus in cellular networks up to 5G. To enhance handover (HO) performance, 3GPP introduced Conditional Handover (CHO) and Layer 1/Layer 2 Triggered Mobility (LTM) mechanisms in 5G. While these reactive HO strategies address the trade-off between HO failures (HOF) and ping-pong effects, they often result in inefficient radio resource utilization due to additional HO preparations. To overcome these challenges, this article proposes a proactive HO framework for mobility management in O-RAN, leveraging user-cell link predictions to identify the optimal target cell for HO. We explore various categories of Graph Neural Networks (GNNs) for link prediction and analyze the complexity of applying them to the mobility management domain. Two GNN models are compared using a real-world dataset, with experimental results demonstrating their ability to capture the dynamic and graph-structured nature of cellular networks. Finally, we present key insights from our study and outline future steps to enable the integration of GNN-based link prediction for mobility management in 6G networks.
• Abstract（参考訳）: 5Gまでのセルラーネットワークにおいて、モビリティのパフォーマンスが重要視されている。 ハンドオーバ(HO)性能を向上させるため、3GPPは5Gで条件ハンドオーバ(CHO)とレイヤ1/レイヤ2トリガードモビリティ(LTM)機構を導入した。 これらの反応性HO戦略は、HO故障(HOF)とping-pong効果のトレードオフに対処するが、HO製剤の追加による非効率な無線資源利用をもたらすことが多い。 これらの課題を克服するために,O-RANにおける移動性管理のためのアクティブなHOフレームワークを提案する。 リンク予測のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の様々なカテゴリについて検討し、それらをモビリティ管理領域に適用する際の複雑さを分析する。 2つのGNNモデルを実世界のデータセットを用いて比較し、実験によりセルネットワークの動的およびグラフ構造の性質を捉えた。 最後に、本研究から得られた重要な知見を概説し、6Gネットワークにおけるモビリティ管理のためのGNNベースのリンク予測の統合を可能にするための今後のステップを概説する。

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