論文の概要: Towards Flexible Spectrum Access: Data-Driven Insights into Spectrum Demand

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09942v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 17:34:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:24.506861
• Title: Towards Flexible Spectrum Access: Data-Driven Insights into Spectrum Demand
• Title（参考訳）: フレキシブルスペクトラムアクセスを目指して: スペクトラム需要に対するデータ駆動の視点
• Authors: Mohamad Alkadamani, Amir Ghasemi, Halim Yanikomeroglu,
• Abstract要約: 本稿では,空間上のスペクトル需要変動を推定するためのデータ駆動手法を提案する。 地理空間分析と機械学習を活用して、カナダにおけるケーススタディに適用する。 提案モデルでは,ある都市部で訓練を行った場合のスペクトル需要の70%を計測し,別の都市部で試験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.409018763425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the diverse landscape of 6G networks, where wireless connectivity demands surge and spectrum resources remain limited, flexible spectrum access becomes paramount. The success of crafting such schemes hinges on our ability to accurately characterize spectrum demand patterns across space and time. This paper presents a data-driven methodology for estimating spectrum demand variations over space and identifying key drivers of these variations in the mobile broadband landscape. By leveraging geospatial analytics and machine learning, the methodology is applied to a case study in Canada to estimate spectrum demand dynamics in urban regions. Our proposed model captures 70\% of the variability in spectrum demand when trained on one urban area and tested on another. These insights empower regulators to navigate the complexities of 6G networks and devise effective policies to meet future network demands.
• Abstract（参考訳）: 無線接続の需要が急増し、スペクトルリソースが限られている6Gネットワークの多様な状況では、フレキシブルなスペクトルアクセスが最重要である。 このようなスキームを製作する成功は、空間と時間にまたがるスペクトル需要パターンを正確に特徴付ける能力に基づいている。 本稿では、空間上のスペクトル需要変動を推定し、モバイルブロードバンドのランドスケープにおけるこれらの変動の鍵となる要因を特定するためのデータ駆動手法を提案する。 地理空間分析と機械学習を活用して、カナダのケーススタディに適用し、都市部におけるスペクトル需要動態を推定する。 提案モデルでは,一方の都市部で訓練し,他方の都市部で試験した場合のスペクトル需要の70%の変動を捉えた。 これらの洞察は、規制当局に6Gネットワークの複雑さをナビゲートし、将来のネットワーク要求を満たす効果的なポリシーを策定する権限を与える。

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