Tillhandahållande av höga datahastigheter med alltid uppkoppling till användare med hög rörlighet är en av motiven för utformning av femte generationens (5G) system. Hög systemkapacitet kan uppnås genom samordning mellan ett stort antal antenner, som görs med hjälp av CRAN-design (cloud radio access network) i 5G-system. När det gäller bearbetning av basband är det nödvändigt att fördela lämpliga resurser till användarna för att uppnå hög systemkapacitet, för vilken den senaste tekniken använder användarnas kanalstatsinformation (CSI), men de tar inte hänsyn till de allmänna omkostnaderna, som utgör en stor flaskhals för den effektiva systemprestandan. I motsats till detta tillvägagångssätt föreslås i detta dokument att man använder maskininlärning för att fördela resurser till användare med hög rörlighet endast genom att använda sina skattningar av positionen. I synnerhet används algoritmen "random Forest", en övervakad maskininlärningsteknik, för att utforma ett system för resursfördelning som bygger på lärande genom att utnyttja förhållandet mellan systemparametrarna och användarnas positionsuppskattningar. På så sätt undviks omkostnaderna för CSI-förvärv genom att istället använda positionsuppskattningarna, med bättre spektrumutnyttjande. Medan de inledande numeriska undersökningarna, med minsta antal användare i systemet, visar att det föreslagna inlärningsbaserade systemet uppnår 86% * M. Mahboob Ur Rahman var ansluten till KTH från november 2013 - april 2016. För närvarande är han biträdande professor vid Information Technology University (ITU), Lahore, Pakistan. Tillstånd att göra digitala eller papperskopior av hela eller delar av detta arbete för personligt bruk eller klassrum beviljas utan avgift, förutsatt att kopiorna inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopiorna är försedda med detta meddelande och den fullständiga hänvisningen på första sidan. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än ACM måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, eller återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift. Begär tillstånd från authoritys@acm.org. MsWiM '16, november 13-17, 2016, Malta, Malta c 2016 ACM. Åtgärdsprogram för bevarande av hotade arter ... $ 15.00 DOI: http://dx.doi.org/10.1145 av den effektivitet som uppnås genom det perfekta CSI-baserade systemet, om effekten av omkostnader beaktas, det föreslagna systemet presterar bättre än den CSI-baserade metoden. I ett realistiskt scenario, med flera användare i systemet, leder den betydande ökningen av omkostnaderna för det CSI-baserade systemet till en resultatvinst på 100 % eller mer genom att använda det föreslagna systemet och därmed bevisa att det föreslagna systemet är mer effektivt när det gäller systemprestanda.
I vårt tidigare arbete REF använde vi slumpmässig skogsalgoritm som binär klassificering för att fördela resurser till användare som finns i CRAN-baserat 5G-system.
Learning-Based Resource Allocation Scheme for TDD-Based 5G CRAN System
{'venue': "MSWiM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}