Ultradensiv nätutbyggnad har föreslagits som en nyckelteknik för att uppnå kapacitetsmålen i femte generationens (5G) mobilkommunikationssystem. Användningen av mindre celler leder dock oundvikligen till mer frekventa överlämnanden, vilket gör mobilitetshanteringen mer utmanande och minskar de kapacitetsvinster som den täta utbyggnaden av nätet innebär. För att fullt ut kunna dra nytta av vinsterna för mobila användare i en sådan nätverksmiljö föreslår vi en intelligent mekanism för dubbel konnektivitet för rörlighetshantering genom en förutsägelse om djup inlärningsbaserad rörlighet. Vi använder först LSTM (Long Short Term Memory) algoritm, en av djupt lärande algoritmer, för att lära sig varje användarutrustnings (UE:s) rörlighetsmönster från sina historiska banor och förutsäga dess rörelsetrender i framtiden. Baserat på motsvarande förutsägelseresultat kommer nätverket att bedöma om en överlåtelse krävs för UE. För överlämningsfallet kommer en dubbel anslutning att upprättas för det relaterade UE. Därför kan UE få radiosignalen från två basstationer i överlämningsprocessen. Simuleringsresultaten bekräftar att den föreslagna intelligenta mekanismen för dubbla konnektivitet avsevärt kan förbättra kvaliteten på mobila användares tjänster i överlämningsprocessen och samtidigt garantera energieffektiviteten i nätet.
För att till exempel mildra de negativa effekterna av frekventa överlämnanden i täta nät föreslår vårt tidigare arbete inom REF en intelligent mekanism för dubbel konnektivitet för rörlighetshantering baserad på förutsägelser om banan, vilket förbättrar kvaliteten på mobila användares tjänster i överlämningsprocessen samtidigt som nätenergieffektiviteten garanteras.
Deep Learning-Based Intelligent Dual Connectivity for Mobility Management in Dense Network
{'venue': '2018 IEEE 88th Vehicular Technology Conference (VTC-Fall)', 'journal': '2018 IEEE 88th Vehicular Technology Conference (VTC-Fall)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}