論文の概要: Highly Dynamic and Flexible Spatio-Temporal Spectrum Management with AI-Driven O-RAN: A Multi-Granularity Marketplace Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13891v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 17:21:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:58:35.603119
• Title: Highly Dynamic and Flexible Spatio-Temporal Spectrum Management with AI-Driven O-RAN: A Multi-Granularity Marketplace Framework
• Title（参考訳）: AI駆動型O-RANによる高ダイナミックかつフレキシブルな時空間スペクトル管理:マルチグラニュラリティマーケットプレースフレームワーク
• Authors: Mehdi Rasti, Elaheh Ataeebojd, Shiva Kazemi Taskooh, Mehdi Monemi, Siavash Razmi, Matti Latva-aho,
• Abstract要約: 現在のスペクトル共有フレームワークは、静的か不十分に動的であることが多いため、適応性に苦しむ。 我々は、O-RANアーキテクチャ内での適応型AI駆動のスペクトル共有フレームワークを提案し、複数の時間スケールと空間的粒度のスペクトル要求を予測するために、識別型および生成型AI(AI)を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.664317254613792
• License:
• Abstract: Current spectrum-sharing frameworks struggle with adaptability, often being either static or insufficiently dynamic. They primarily emphasize temporal sharing while overlooking spatial and spectral dimensions. We propose an adaptive, AI-driven spectrum-sharing framework within the O-RAN architecture, integrating discriminative and generative AI (GenAI) to forecast spectrum needs across multiple timescales and spatial granularities. A marketplace model, managed by an authorized spectrum broker, enables operators to trade spectrum dynamically, balancing static assignments with real-time trading. GenAI enhances traffic prediction, spectrum estimation, and allocation, optimizing utilization while reducing costs. This modular, flexible approach fosters operator collaboration, maximizing efficiency and revenue. A key research challenge is refining allocation granularity and spatio-temporal dynamics beyond existing models.
• Abstract（参考訳）: 現在のスペクトル共有フレームワークは、静的か不十分に動的であることが多いため、適応性に苦しむ。 主に時間的共有を重視し、空間的およびスペクトル的次元を見下ろしている。 我々は、O-RANアーキテクチャ内での適応型AI駆動のスペクトル共有フレームワークを提案し、複数の時間スケールと空間的粒度のスペクトル要求を予測するために、識別的および生成的AI(GenAI)を統合する。 認可されたスペクトルブローカーによって管理されるマーケットプレースモデルは、オペレーターが動的にスペクトルを交換することができ、静的な割り当てとリアルタイムなトレーディングのバランスをとることができる。 GenAIはトラフィック予測、スペクトル推定、アロケーションを強化し、コストを削減しながら利用を最適化する。 このモジュール化された柔軟なアプローチは、オペレータのコラボレーションを促進し、効率と収益を最大化する。 重要な研究課題は、既存のモデルを超えて、割り当ての粒度と時空間のダイナミクスを精錬することである。

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