在今天的ultra-connected世界,移动网络对我们的职业和个人生活是不可或缺的。不断技术创新,例如迎来了最新一代的移动通信、第五代(5克),众多的新服务和应用不断涌现。然而,随着移动网络的需求猛增,网络越来越复杂,给运营商带来越来越多的挑战在管理他们的网络。左非托管,这可能导致成本上升和更大的努力在管理网络性能,最终影响用户体验和客户满意度。

研究人员和业内人士因此转向人工智能(AI)的变革力量应对这一挑战。通过利用人工智能,新方法正在开发导航移动网络的复杂性和解锁更高级别的自动化和创新。这个博客了引人注目的例子AI如何,将彻底改变移动网络。

在移动网络路径损耗模型

路径损耗是指减少无线信号强度沿路径从发射机到接收机。因素,如距离、天线高度,障碍,和无线环境条件导致路径损耗。准确的路径损耗建模对规划和优化移动网络至关重要,因为它有助于预测电台报道,干扰水平,和网络的整体性能。

传统上,在移动网络路径损耗模型依赖于经验方法基于大量的实地测量。Celfinet的研究部门,Cyient公司已做应用研究路径损耗模型和天线模型,在本文发表调查结果分析和优化的5 g覆盖预测使用波束形成天线模型和实际驾驶测试测量在国际期刊IEEE访问。实证路径损耗模型往往与特定领域的新测量校准,提高路径损耗预测精度。然而,这种方法涉及到地理适用性和之间的权衡模型的预测精度。虽然它可以提供更高的路径损耗预测精度在特定区域,该模型可能并不适用于其他地理区域,限制了其更广泛的应用。

卫星图像和深层神经网络的力量

应对挑战与地理相关的泛化和路径损耗预测精度建模,Celfinet研究结合卫星图像和深层神经网络的使用。这项研究的一个值得注意的方面涉及采用self-supervised学习方法,使从卫星图像相关特征的自动提取。然后提取数据结合驱动测试测量,最终导致小说的发展模式:无处不在的卫星辅助无线电传播(USARP)。

USARP模型的评价集中在它的准确性预测路径损耗和归纳地理位置的能力。这是比较与实证模型(校准和未校准)和基于机器学习模型。结果表明,超越所有基线模型的USARP模型实现路径损耗预测的精度高和显示提高泛化能力。爱游戏娱乐网这种新方法不仅增强了地理泛化也展示多才多艺跨不同场景,甚至超过了特定于环境的实证模型,进一步的实验。通过结合卫星图像,self-supervised学习,深层神经网络,USARP模型表示路径损耗模型的发展,为提高网络规划和优化提供巨大的潜力在移动网络。研究导致USARP的发展模式已经发表在《华尔街日报》IEEE获取一个无处不在的无线网络使用2.6 GHz无线传播模型Self-Supervised学习从卫星图像。

最大化AI在移动网络有效性和性能改进

因果关系的概念被认为是必不可少的描述一般智力,因为它涉及到理解事件或变量之间的因果关系。它使结果预测,明智的决策,和干预所需的负面信息技能确实在任何领域!因此,将因果关系集成到人工智能感兴趣的增长,针对合并的概念和方法,使理解和推理中关于因果关系的人工智能系统。体现一个因果的基础,基于ai系统有潜力提高预测的鲁棒性,使他们能够保持精度在上下文和场景。这种模式将促进人工智能系统的开发可重用机制,允许适应新环境或任务。事实上,这些功能的发展,尤其是在泛化和可伸缩性,是无线网络的基本挑爱游戏娱乐网战AI-native一代如6克。

在移动网络的背景下,探索因果关系在网络性能和配置变得非常有吸引力开发健壮的自动化网络操作机制,管理和优化。在这方面,设计数据驱动和causal-based方法,利用人工智能技术来识别基础牢固的网络性能优化为移动运营商提供了广阔的前景。Cyient Celfinet一直积极探索这些主题通过其研究。Causal-based方法对网络性能优化应该评估现有网络性能模式和确定可能的因果关系解释观察到的性能模式。确定因果关系使目标的实现网络优化操作来提高网络的整体性能。

前进的道路

对移动网络的不断增长的需求,结合其日益增长的复杂性,需要创新的解决方案来管理和优化网络性能。人工智能作为一种变革工具出现在这种背景下,赋予网络运营商拥有先进自动化和创新能力。爱游戏娱乐网AI显著的重要性,是否通过提供新方法,众所周知的路径损耗模型或建立等问题奠定基础网络优化的创新方法。Celfinet, Cyient公司寻求继续探索这些进步,为未来铺平道路的高效和优化的移动网络。随着人工智能的发展,其集成移动无线网络对有效性最大化蕴藏的巨大潜力和驾驶显著的性能改进。

关于作者

马可·苏萨是一个研究铅在Celfinet Cyient-owned公司,工作在过去的八年的研究部门。他专门从事人工智能及其应用到移动网络。的深入了解移动通信在人工智能和强大的背景,马可利用他的专长来推动创新。他最近获得了博士研究院高级Tecnico (IST),里斯本,研究工作集中在人工智能和移动网络。