För att få högsta möjliga datahastighet eller/och mest tillförlitliga anslutning kan användarutrustningen (UE) vilja välja mellan olika nätverk. De nuvarande mobilnäten LTE och LTE-Advanced ger dock inte UE någon tydlig indikator på den nuvarande datahastigheten. Av denna anledning kommer den mobila enheten bara att se vad den får från nätverket när den aktivt skickar data. En passiv uppskattning i förväg är därför inte möjlig utan ytterligare ansträngningar. Även om enheten kan identifiera sina nuvarande radioförhållanden baserat på den mottagna signalstyrkan och kvaliteten, har den ingen information om cellens trafikbelastning som orsakas av andra användare. För att minska detta gap presenterar vi en förbättrad Client-baserad Control-Channel Analysis for Connectivity Estimation (E-C 3 ACE), som avslöjar cellbelastningen som bryts ner av varje enskild användare. Baserat på denna information och tillsammans med befintliga indikatorer som Reference Signal Received Power (RSRP) och Reference Signal Received Quality (RSRQ) tränas ett neuralt nätverk för att utföra en datahastighetsförutsägelse för den aktuella LTE-länken. Jämfört med ett tidigare arbete minskar vårt tillvägagångssätt det genomsnittliga prognosfelet under en tredjedel. I de offentliga näten skiljer sig den förväntade datahastigheten med mindre än 1,5 Mbit/s i 93 % av fallen.
Artificiella neurala nätverk användes i REF för att genomföra en klientbaserad datahastighetsförutsägelse beroende på den nuvarande nätbelastningen.
Discover Your Competition in LTE: Client-Based Passive Data Rate Prediction by Machine Learning
{'venue': 'GLOBECOM 2017 - 2017 IEEE Global Communications Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}