Nästa generations trådlösa nätverk (dvs. 5G och därefter), som skulle vara extremt dynamisk och komplex på grund av den ultradense utbyggnaden av heterogena nätverk (HetNets), innebär många kritiska utmaningar för nätverksplanering, drift, hantering och felsökning. Samtidigt blir generering och konsumtion av trådlösa data alltmer distribuerad med pågående paradigmskifte från personcentrerad till maskinorienterad kommunikation, vilket gör driften av framtida trådlösa nätverk ännu mer komplex. För att minska komplexiteten i framtida nätverksdrift blir nya metoder för intelligent utnyttjande av distribuerade beräkningsresurser med förbättrad kontextmedvetenhet mycket viktiga. I detta avseende har den framväxande databasarkitekturen för dimma (edge) som syftar till att distribuera data-, lagrings-, kontroll-, kommunikations- och nätverksfunktioner närmare slutanvändarna en stor potential för att möjliggöra en effektiv drift av framtida trådlösa nät. Dessa lovande arkitekturer gör antagandet av artificiell intelligens (AI) principer som inkluderar lärande, resonemang och beslutsfattande mekanism, som naturliga val för att utforma ett tätt integrerat nätverk. I detta syfte ger denna artikel en omfattande undersökning om användningen av AI integrera maskininlärning, dataanalys och naturliga språkbearbetning (NLP) tekniker för att öka effektiviteten i trådlösa nätverk drift. I synnerhet ger vi en omfattande diskussion om användningen av dessa tekniker för effektiv datainsamling, kunskapsupptäckt, nätverksplanering, drift och hantering av nästa generations trådlösa nätverk. En kort fallstudie som använder AI tekniker för detta nätverk har också tillhandahållits.
För detta ändamål, författarna i REF, ger en omfattande undersökning om utnyttjandet av AI integrera maskininlärning, dataanalys och naturlig språkbehandling (NLP) tekniker för att öka effektiviteten i trådlösa nätverk drift.
Machine Intelligence Techniques for Next-Generation Context-Aware Wireless Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}