ABSTRACT På senare tid har mobila nätverkssystem utformats med större komplexitet i infrastrukturen och större mångfald av tillhörande enheter och resurser, samt mer dynamiska nätverksformationer, på grund av den snabba utvecklingen av den nuvarande Internet- och mobilkommunikationsindustrin. I sådana framväxande mobila heterogena nätverk (HetNets) finns ett stort antal tekniska utmaningar som fokuserar på effektiv organisation, hantering, underhåll och optimering, över de komplicerade systemresurserna. I synnerhet, HetNets har lockat stort intresse från akademi och industri att distribuera effektivare lösningar baserade på artificiell intelligens (AI) tekniker, t.ex. maskininlärning, bio-inspirerade algoritmer, fuzzy neurala nätverk, och så vidare, eftersom AI tekniker kan naturligt hantera problemen med storskaliga komplexa system, såsom HetNets mot mer intelligenta och automatiska-evolverande. I detta dokument diskuterar vi de senaste AI-baserade teknikerna för att utveckla den smartare HetNets infrastruktur och system, med fokus på forskningsfrågor om självkonfigurering, självläkning och självoptimering, respektive. En detaljerad taxonomi av relaterade AI-baserade tekniker av HetNets visas också genom att diskutera för- och nackdelar för olika AI-baserade tekniker för olika problem i HetNets. Även öppna forskningsfrågor och pågående utmaningar avslutas, vilket kan ge riktlinjer för framtida forskningsarbete.
• Författarna till REF undersökte den senaste tekniken inom artificiell intelligens (AI) som tillämpas på heterogena nätverk (HetNets) med fokus på forskningsfrågor om självkonfigurering, självläkning och självoptimering.
Artificial Intelligence-Based Techniques for Emerging Heterogeneous Network: State of the Arts, Opportunities, and Challenges
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}