Abstract-License Assisted Access (LAA) är den teknik som införs genom tredje generationens partnerskapsprojekt (3GPP) som möjliggör utbyggnad av LTE-nätverk i det olicensierade 5 GHz-spektrumet. För att säkerställa en rättvis samexistens av LAA i det olicensierade spektrumet med andra tekniker, t.ex. Wi-Fi, har 3GPP standardiserat användningen av Lyssna före samtal (LBT) som standard kanalaccess system för LAA. Resultaten av Wi-Fi när de samexisterar med LAA beror dock främst på hur LBT-parametrarna konfigureras av LAA. I detta dokument fokuserar vi på storleksparametern Contention Window (CW) för LBT i LAA. Vi föreslår ett Neural Network (NN)-baserat system som anpassar CW-storleken baserat på det förväntade antalet negativa erkännanden (NACKs) för alla underramar i en Transmit Opportunity (TXOP) av LAA. I synnerhet, vårt föreslagna system lär sig från tidigare erfarenheter hur många NACK per underram av en TXOP mottogs under vissa kanalförhållanden. Resultatutvärderingen visar att vårt föreslagna system, jämfört med den senaste tekniken, ger den bästa kompromissen mellan rättvisa till Wi-Fi och LAA prestanda i fråga om både genomströmning och latens.
Ali och Al. Ref föreslår en NN-baserad metod som anpassar LBT:s CW-storlek baserat på det förväntade antalet negativa erkännanden (NACK) för alla underramar i en kanalockupationstid (COT) för LTE-LAA.
Machine learning based scheme for contention window size adaptation in LTE-LAA
{'venue': '2017 IEEE 28th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC)', 'journal': '2017 IEEE 28th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}