Vi fokuserar på C-RAN (Centralized Radio Access Network) slumpmässiga åtkomstprotokoll för IoT-enheter som ger låg-latency hög-gradig detektering av aktiva enheter i täta nätverk av stora-array fjärrradiohuvuden. I detta sammanhang studerar vi problemet med att lära sig hur starka kopplingarna mellan upptäckta enheter och nätverkssajter är. I synnerhet utvecklar vi rekommendationssysteminspirerade algoritmer, som utnyttjar slumpmässiga observationer samlade över nätverket för att klassificera länkar mellan aktiva enheter och nätverkswebbplatser över hela nätverket. Våra simuleringar och analyser visar på de potentiella fördelarna med datadrivna system för sådan klassificering av on-the-fly-länken och efterföljande resursallokering över ett stort områdesnätverk.
I REF föreslås ett rekommendationssystem för att ta itu med utmaningen att välja länkar i ett molnnät för radioåtkomst.
Efficient C-RAN Random Access for IoT Devices: Learning Links via Recommendation Systems
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}