LTEネットワークにおける予測的ネットワーキングのデータ駆動評価

予測的ネットワーキングは、システム状態の予測に基づくネットワーク最適化の最近の分野です。我々の研究は、特にモバイルネットワークのための予測駆動リソース割り当てに取り組んでいます。文献ではいくつかの予測的ネットワーキングの概念が提案されていますが、潜在的な現実世界の利点についての理解は非常に限られています。将来のモバイルネットワークはこのようなメカニズムを統合する可能性が高く、したがって、実際の性能改善を理解し、どのようなシナリオで実現できるのかを知ることが極めて重要です。我々は、4つの場所で収集された1か月分のLTE制御チャネル情報を分析し、予測的ネットワーキングが現在のLTEネットワークをどのように強化できるかを示します。まず、異なる予測ソリューションを包含する包括的な最適化フレームワークを提案します。次に、集約されたネットワークトラフィックと個々のユーザーの寄与の徹底的な分析を提供します。特に、予測可能なトラフィックが総トラフィック量の95パーセント以上を占め、単純な予測および最適化技術により、ネットワークオペレーターがリソースを50パーセント節約し、データセットにおける平均データレートを倍増させることができることを示します。