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“5G网络带宽预测”论文被国际顶会IWQoS录用

Fri Jul 01 15:13:34 CST 2022

AZFT-物联网实验室团队论文“Bandwidth Prediction for 5G Cellular Networks” 被国际顶级会议IWQoS录用。

IWQoS (IEEE/ACM International Symposium on Quality of Service) 专注于网络通信的服务质量领域，是该领域的顶级会议。服务质量长期以来一直是全球通信研究人员关注的焦点。IWQoS涵盖所有与QoS(服务质量)相关的最新理论和实验研究论文。

本文主要研究5G场景下带宽预测的问题。在5G时代，用户对应用程序（如虚拟现实和全息视频流）的体验质量对网络带宽变化十分敏感。然而，考虑到5G基站的覆盖范围小、切换频繁等特性，在5G网络场景下准确预测网络带宽是一项具有挑战性的工作。在本研究中，我们提出了HYPER，这是一种部署在5G智能手机上的网络带宽预测系统。HYPER通过使用自回归移动平均（ARMA）时间序列算法实现小区内的网络带宽预测，并使用随机森林（RF）实现跨小区的网络带宽预测。本研究中ARMA模型将先前的带宽使用情况作为其模型输入参数，而RF模型将进一步预测在网络信号跨越不同小区的情况下的未来网络带宽情况。

在本研究中，我们对近年来的商用5G网络进行了测量研究，以分析5G网络中不同参数特征与网络带宽之间的关系。我们的测量研究指出了一系列与5G蜂窝链路带宽密切相关的网络特征参数。此外，HYPER使用了一种切换窗口自适应算法以自动调整5G网络信号切换窗口的大小。在本研究中，我们使用了不同的商用5G智能手机用于实验数据的手机和在城市内不同网络环境下的实验研究。在基于1TB的蜂窝数据的数据集上的验证实验表明，与目前最先进的5G网络带宽预测算法相比，HYPER可将5G网络带宽预测误差降低13%以上。