Б.Б. Саидов

Аннотация: 

В работе рассматривается возможность повышения эффективности сетей связи пятого поколения за счѐт использования методов интеллектуального прогнозирования. Цель исследования заключается в применении нелинейной авторегрессионной нейронной сети (NARNN) для анализа и прогнозирования изменений параметров радиосигнала в сетях 5G с последующим проактивным управлением радиоресурсами. В качестве исходных данных использованы временные ряды показателей RSRP и SINR, характеризующие состояние радиоканала. Моделирование выполнено с использованием нейросетевой архитектуры с временными задержками, обученной на экспериментальных данных. Оценка качества прогноза проводилась на основе стандартных метрик ошибки. Результаты исследования показывают, что применение NARNN позволяет заранее выявлять снижение качества соединения и адаптировать параметры сети, обеспечивая более устойчивую и надѐжную работу сетей пятого поколения.
Ключевые слова: сети пятого поколения, нелинейная авторегрессионная нейронная сеть, прогнозирование сигналов, временные ряды, управление радиоресурсами, качество связи.