تحسين أداء شبكات طويلة الأمد باستخدام نماذج شبكات الذكاء الاصطناعي لتحسين الإنتاجية على الشبكة

الملخص

عد التصميم الفعال الذي يقوم بجدولة التخصيص المناسب للموارد ويسمح بالاستخدام الفعال للموارد الراديوية المتاحة خطوة مهمة في تحسين أداء شبكة التطور طويل المدى (LTE) لتلبية جميع متطلبات المستخدم وفقًا لمعايير جودة الخدمات (QoS)،ومع ذلك تؤثر بعض المشكلات المستمرة على تخصيص الموارد في شبكات LTE، بسبب ضعف أداء الشبكة الذي يؤدي إلى انخفاض مؤشر عدالة الشبكة، وزيادة متوسط التأخير، وتقليل إنتاجية البيانات، خاصة أثناء تدفق الفيديو. في هذه الدراسة اقترح الباحث تقنية جديدة باستخدام نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) التي تعتمد على تقنيات البيانات المعيارية، لاستخلاص مخرجات بيانات دقيقة وأكثر موثوقية لخوارزميات جدولة الوصلة الهابط LTE، بهدف تلبية مواصفات شبكة LTE، المقترح من 3 GPP. بعد ذلك قام الباحث بمقارنة أداء الطرق المختلفة المقترحة بناءً على إنتاجيتها، واعتبرت الانتاجية عاملًا مهمًا ساعد في تقييم كفاءة الخوارزمية. وأشارت نتائج المحاكاة إلى أن الخوارزمية المقترحة يمكن أن تحسن بشكل كبير إنتاجية جدولة البث في الوقت الفعلي مقارنة بخوارزميات LTE-DL الشائعة.