Abstract-Multi-Mobile Network Operator (MNO) nätverk är en lovande metod för att utnyttja den gemensamma kraften av flera tillgängliga cellulära dataanslutningar inom fordonsnätverk. Genom att tillämpa förutseende kommunikationsprinciper kan dataöverföringar dynamiskt utnyttja det mobila nätet med högsta uppskattade nätverksprestanda för att uppnå förbättringar i datahastighet, resurseffektivitet och tillförlitlighet. I detta dokument presenterar vi resultaten av en omfattande realtidsmätningskampanj i publika cellulära nätverk i olika scenarier och analyserar prestanda online datahastighetsförutsägelse baserad på flera maskininlärningsmodeller och dataaggregationsstrategier. Det har visat sig att multi-MNO-strategier kan ge betydande fördelar för alla berörda nätverkskvalitets- och slutindikatorer även i närvaro av en enda dominerande MNO. Analysen pekar dock på att förebyggande multi-MNO-kommunikation kräver att MNO-specifika modeller för maskininlärning beaktas, eftersom effekterna av de olika funktionerna i hög grad beror på konfigurationen av nätverksinfrastrukturen. Jag. INLEDNING Förutsättningar för kommunikation [1] har föreslagits som en metod för att möta de olika utmaningarna i nästa generations nät, som är relaterade till högre krav (t.ex. latens och datahastighet som möjliggörare för autonom körning) samt massiva ökningar av den totala dataanvändningen [2]. Detta nya kommunikationsparadigm syftar till att optimera beslutsprocesserna inom kommunikationsnäten genom att proaktivt integrera kontextinformation som mobilitetsprognoser och nätverkskvalitetsparametrar. Tillämpningar sträcker sig från opportunistisk sensor dataöverföring för att optimera samexistensen av olika cellanvändare [3] till tillförlitlig och mobilitetsmedveten multihop routing [4]. Eftersom förhandskommunikation är ett datadrivet tillvägagångssätt bygger den på kunskaps- och förutsägelsemodeller. I det senaste arbetet [5], Vi har visat potentialen av att använda maskininlärning-baserad datahastighet förutsägelse och flerlagers konnektivitet kartor för att förbättra resurseffektiviteten av fordonssensor dataöverföringar. I detta dokument ger vi en empirisk analys av möjligheterna att använda datahastighetsförutsägelse inom cellulära fordonsnätverk med flera anslutningar. Den verkliga världen utvärdering utförs i de offentliga cellulära nätverken av de tre MNOs i Tyskland och banar väg för framtida utveckling av kontext-medvetna multi-anslutningsoptimeringar. Det visar också hur kommande 5G-baserade fordonsbaserade kommunikationssystem kan utnyttja multianslutning för att kompensera luckor i nättäckningen. Bilda. 1 visar ett exempel på den långsiktiga evolutionen (LTE) referenssignalen mottagen effekt (RSRP) för tre olika MNOs under ett körprov i en förortsmiljö. Det kan konstateras att även om inte alla transportörer kan garantera sömlös anslutning för hela experimentet
• Mobil datahastighet prediktion modeller är mycket MNOsberoende på grund av MNOs-specifika konfigurationer av nätverksinfrastrukturen REF.
Empirical Analysis of Client-based Network Quality Prediction in Vehicular Multi-MNO Networks
{'venue': 'IEEE 90th Vehicular Technology Conference (VTC2019-Fall)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}