Εφαρμογή τεχνικών εποπτευόμενης μηχανικής μάθησης στην τεχνολογία MIMO για τη βελτίωση της ανάθεσης πόρων σε δίκτυα 5G
Loading...
Date
2025-07-04
Authors
Κασκάνης, Ευστράτιος
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
H αποτελεσματική διαχείριση των πόρων σε δίκτυα 5G είναι καθοριστικής σημασίας για την επίτευξη βέλτιστης απόδοσης. Η αξιοποίηση αλγορίθμων επιβλεπόμενης μηχανικής μάθησης σε συστήματα MIMO υπόσχεται σημαντικές βελτιώσεις, ιδιαίτερα στον τομέα της επιλογής κεραίας. Μέσω της ανάλυσης εκτεταμένων συνόλων δεδομένων και της ανάπτυξης προγνωστικών μοντέλων μηχανικής μάθησης, μπορούμε να δημιουργήσουμε συστήματα ικανά να επιλέγουν τις βέλτιστες κεραίες για κάθε χρήστη και συνθήκη σε πραγματικό χρόνο. Αυτή η δυναμική επιλογή κεραίας, καθοδηγούμενη από αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, αναμένεται να ενισχύσει σημαντικά την συνολική χωρητικότητα του δικτύου, τους ρυθμούς μετάδοσης δεδομένων και την ποιότητα εμπειρίας των χρηστών. Η επιλογή κεραίας με τη βοήθεια του ML βασίζεται στην εκπαίδευση μοντέλων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων που περιλαμβάνουν πληροφορίες για τις συνθήκες του καναλιού, τη θέση των χρηστών, την κίνηση του δικτύου και άλλους σχετικούς παράγοντες. Τα εκπαιδευμένα μοντέλα μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για να προβλέψουν την απόδοση διαφορετικών συνδυασμών κεραίων για κάθε χρήστη και να επιλέξουν τον βέλτιστο συνδυασμό. Με αυτόν τον τρόπο, το ML μπορεί να εξατομικεύσει την εμπειρία κάθε χρήστη και να βελτιστοποιήσει την απόδοση του συστήματος στο σύνολό του. Τα αποτελέσματα αυτής της έρευνας αναδεικνύουν αποδοτικότερες μεθόδους στον τρόπο με τον οποίο τα δίκτυα 5G κατανέμουν τους πόρους, οδηγώντας σε ταχύτερα, πιο αξιόπιστα και πιο αποδοτικά δίκτυα που μπορούν να ανταποκριθούν στις απαιτήσεις ενός κόσμου που καθορίζεται όλο και περισσότερο από τα δεδομένα.
Description
Keywords
Δίκτυα 5G, Πολλαπλή είσοδος πολλαπλή έξοδος, Mηχανική μάθηση, Βέλτιστη επιλογή κεραίας