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.
I REF, Det finns en diskussion om tillämpningen av AI-baserade tekniker för att utveckla smartare HetNet infrastruktur och system, med fokus på forskningsfrågor självkonfigurering, självläkning, och självoptimering, presentera en diskussion om fördelarna och nackdelarna med att använda var och en av de relaterade teknikerna.
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']}