ABSTRACT Ultra-dense small-cell nätverk är allmänt erkänd som en viktig möjliggörare för hög kapacitet trådlösa nätverk. Några av de viktigaste utmaningar som ultradense-nät står inför är lönsam distribution under komplexa trafikbelastningar och effektiv förvaltning av radioresurser (RRM) i överdrivna interferensmiljöer. Dåliga utplaceringsplatser för små celler kan leda till alltför stora störningar utan tydliga vinstmarginaler och ineffektivt resursutnyttjande. Som sådan betraktas datadriven småcellig utbyggnad och självorganisering av småcellskluster som de två viktigaste teknikerna som kan förbättra ultradensiska småcellstjänster. I detta dokument går man först igenom den senaste forskningen inom datadriven småcellig distribution med hjälp av strukturerade och ostrukturerade sociala mediedata. En kombination av oregelbundna kluster tekniker används för att identifiera hotspots, och naturligt språk bearbetning algoritmer används för att identifiera blackspots. Detta dokument går sedan igenom de senaste framstegen inom självorganisering av småcellig RRM och analyserar hur data kan förbättra självorganisering prestanda. Dessutom introduceras idén om kooperativ självorganisering för att ytterligare främja självorganiseringsförmågan. Slutligen presenteras två ultra-dense småcelliga RRM fallstudier för att visa den prestanda som förbättrar den kooperativa självorganiseringen. INDEX TERMS Datadriven distribution, kooperativ självorganisation, små celler, ultra-dense nätverk.
Dessutom föreslog författarna i REF en översyn och två fallstudier om datadriven RRM för små celler och utplacering.
Data-Driven Deployment and Cooperative Self-Organization in Ultra-Dense Small Cell Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}