Abstract-I detta papper, en undersökning av litteraturen från de senaste 15 åren med maskininlärning (ML) algoritmer tillämpas på självorganiserande cellulära nätverk utförs. För att framtida nätverk ska kunna övervinna de nuvarande begränsningarna och ta itu med problemen med de nuvarande cellulära systemen är det uppenbart att mer information måste spridas så att ett helt självständigt och flexibelt nätverk kan aktiveras. Detta dokument fokuserar på lärande perspektiv av självorganiserande nätverk (SON) lösningar och ger, inte bara en översikt över de vanligaste ML-tekniker som förekommer i cellulära nätverk, men också lyckas klassificera varje papper i termer av dess lärande lösning, samtidigt som de ger några exempel. Författarna klassificerar också varje papper i termer av dess självorganiserande användningsfall och diskuterar hur varje föreslagen lösning utfördes. Dessutom föreslås en jämförelse mellan de vanligaste ML-algoritmerna när det gäller vissa SON-mått och allmänna riktlinjer för när varje ML-algoritm ska väljas för varje SON-funktion. Slutligen ger detta dokument också framtida forskningsriktningar och nya paradigm som användningen av mer robusta och intelligenta algoritmer, tillsammans med data som samlats in av operatörer, kan föra till cellulära nätverk domän och fullt ut möjliggöra begreppet SON i en nära framtid.
Författarna i REF fokuserade på de självorganiserande nätverken och tillhandahöll framtida forskningsriktningar och lösningar med hjälp av intelligenta algoritmer.
A Survey of Machine Learning Techniques Applied to Self-Organizing Cellular Networks
{'venue': 'IEEE Communications Surveys & Tutorials', 'journal': 'IEEE Communications Surveys & Tutorials', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}