The study is concerned with an approach to the design of new architectures of fuzzy neural networks and the discussion of comprehensive design methodology supporting their development. We propose an Adaptive Fuzzy Polynomial Neural Networks(APFNN) based on Fuzzy Neural Networks(FNN) and Self-organizing Networks(SON) for model identification of complex and nonlinear systems. The proposed AFPNN is generated from the mutually combined structure of both FNN and SON. The one and the other are considered as the premise and the consequence part of AFPNN, respectively. As the premise structure of AFPNN, FNN uses both the simplified fuzzy inference and error back-propagation teaming rule. The parameters of FNN are refined(optimized) using genetic algorithms(GAs). As the consequence structure of AFPNN, SON is realized by a polynomial type of mapping(linear, quadratic and modified quadratic) between input and output variables. In this study, we introduce two kinds of AFPNN architectures, namely the basic and the modified one. The basic and the modified architectures depend on the number of input variables and the order of polynomial in each layer of consequence structure. Owing to the specific features of two combined architectures, it is possible to consider the nonlinear characteristics of process system and to obtain the better output performance with superb predictive ability. The availability and feasibility of the AFPNN are discussed and illustrated with the aid of two representative numerical examples. The results show that the proposed AFPNN can produce the model with higher accuracy and predictive ability than any other method presented previously.
In this study, a machine learning (ML) algorithm is analyzed and summarized as a self-organizing network (SON) realization technology that can minimize expert intervention in the planning, configuration, and optimization of mobile communication networks. First, the basic concept of the ML algorithm in which areas of the SON of this algorithm are applied, is briefly summarized. In addition, the requirements and performance metrics for ML are summarized from the SON perspective, and the ML algorithm that has hitherto been applied to an SON achieves a performance in terms of the SON performance metrics.
In this paper, we propose self-organizing schemes for the initial configuration of the neighbor cell list (NCL), maintenance of the NCL, and physical cell identifier (PCI) allocation in heterogeneous networks such as long term evolution systems where lower transmission power nodes are additionally deployed in macrocell networks. Accurate NCL maintenance is required for efficient PCI allocation and for avoiding handover delay and redundantly increased system overhead. Proposed self-organizing schemes for the initial NCL configuration and PCI allocation are based on evolved universal terrestrial radio access network NodeB (eNB) scanning that measures reference signal to interference and noise ratio and reference symbol received power, respectively, transmitted from adjacent eNBs. On the other hand, the maintenance of the NCL is managed by adding or removing cells based on periodic user equipment measurements. We provide performance analysis of the proposed schemes under various scenarios in the respects of NCL detection probability, NCL false alarm rate, handover delay area ratio, PCI conflict ratio, etc.
In this paper, we propose the Self-Organizing Networks(SON) based on competitive Fuzzy Polynomial Neuron(FPN) for the optimal design of nonlinear process system. The SON architectures consist of layers with activation nodes based on fuzzy inference rules. Here each activation node is presented as FPN which includes either the simplified or regression Polynomial fuzzy inference rules. The proposed SON is a network resulting from the fusion of the Polynomial Neural Networks(PNN) and a fuzzy inference system. The conclusion part of the rules, especially the regression polynomial uses several types of high-order polynomials such as liner, quadratic and modified quadratic. As the premise part of the rules, both triangular and Gaussian-like membership functions are studied. Chaotic time series data used to evaluate the performance of our proposed model.
As artificial intelligence has become commonplace in various fields, the transparency of AI in its development and implementation has become an important issue. In safety-critical areas, the eXplainable and/or understandable of artificial intelligence is being actively studied. On the other hand, machine learning have been applied to the intelligence of self-organizing network (SON), but transparency in this application has been neglected, despite the critical decision-makings in the operation of mobile communication systems. We describes concepts of eXplainable machine learning (ML), along with research trends, major issues, and research directions. After summarizing the ML research on SON, research directions are analyzed for explainable ML required in intelligent SON of beyond 5G and 6G communication.
Several studies on machine learning (ML) based self-organizing networks (SONs) have been conducted, specifically for LTE, since studies to apply ML to optimize mobile communication systems started with 2G. However, they are still in the infancy stage. Owing to the complicated KPIs and stringent user requirements of 5G, it is necessary to design the 5G SON engine with intelligence to enable users to seamlessly and unlimitedly achieve connectivity regardless of the state of the mobile communication network. Therefore, in this study, we analyze and summarize the current state of machine learning studies applied to SONs as solutions to the complicated optimization problems that are caused by the unpredictable context of mobile communication scenarios.
본 논문은 해양에서 동작하는 센서들 간의 통신 상황에 있이, 정보의 중요도에 따라 패킷에 우선순위를 줌으로써 보다 안정적이고 차별화된 정보 전달이 이루어질 수 있는 방안을 제안한다. 특히 음향통신을 기반으로 하는 해양 수중 통신은 환경 변화에 따라 그 성능이 크게 변화하기 때문에, 본 논문에서는 무작위적으로 분포되어있는 센서 노드들이 환경 변화에 적응적으로 대처할 수 있도록 하기 위하여 기존의 SON(Self Organizing Network) 기법을 효과적으로 적용할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 수중에 분포된 센서노드들이 중요도에 따라 두 종류의 패킷을 생성하여 정보수집노드로 전송하는 시스템을 가정하였고, 실험을 통하여 제안 기법을 적용하였을 때 중요도가 높은 패킷이 일반 패킷에 비하여 전송 시간이 단축됨을 확인하였다.
펨토셀은 미래 네트워크에서 보다 좋은 링크 품질과 주파수의 공간적 재사용을 통해 시스템 용량을 증가시킬 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 하지만 펨토셀의 큰 잠재력에도 불구하고, 많은 비중의 사용자가 셀간간섭에 노출됨에 따라, 시스템 용량은 네트워크의 밀도에 크게 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 조밀하게 분포되어있는 펨토셀 환경에서의 동적인 간섭 회피 기법을 제안한다. 제안하는 DDIA (Distributed Dynamic ICI Avoidance)기법은 완전히 분산적으로 동작할 뿐 아니라 사용자들의 간섭링크를 민첩하게 제어하므로 자가구성네트워크(SON) 환경에 적합하다. DDIA 기법을 제안하는 과정에서 셀간간섭링크와 2-단 스케쥴링의 개념을 소개한다. 제안하는 기법은 중앙의 개체 없이 셀간간섭을 피하기 위하여 모든 기지국들과 사용자 단말들이 적응적으로 조화를 이루게 한다. 모의실험을 통하여, 제안하는 지법을 사용하였을 때, 전체 네트워크 용량을 유지 또는 증가시키면서도 셀간간섭에 노출되어있는 사용자들의 평균 전송량이 주파수 재사용률 1 기법과 비교하여 최소 2배 이상 증가함을 확인할 수 있었다. 또한 제안하는 기법은 네트워크의 밀도와 토폴로지 변화에 상관없이 잘 동작함을 알 수 있었다.
스마트폰 사용이 활성화되면서 모바일 데이터 사용량이 급증하고 WiFi뿐만 아니라 펨토셀을 포함한 소형셀(small cell) 인프라가 각광을 받고 있다. 이에 따라, 가정 또는 사무실과 같은 실내에서 음영 지역을 해소하고 한정된 주파수 자원을 효율적으로 사용하여 대용량 데이터 전송 서비스를 가능하게 하는 초소형 기지국 연구에 대한 요구가 많아지고 있다. 또한, 이동통신 기지국의 신규 설치 시 기지국 자체적으로 또는 인접한 기지국 간의 자동 협업을 통하여 기지국 간 간섭을 최소화하고 기지국의 용량을 증대시켜서 셀 커버리지를 최적화하는 기술에 대한 연구가 필요하게 되었다. 이를 위한 방안으로 셀 반경을 극도로 줄여 댁내 또는 소규모 비즈니스 환경에 알맞은 무선 환경을 제공하려고 하는 펨토셀 서비스는 보다 나은 무선 환경을 필요로 하는 사용자 요구에 적극 대응하고, 사업자의 사업 기회를 확대하며, 서비스의 질적 양적 개선 측면에 있어서 가장 중요하게 고려해야 할 기술이다. 본고에서는 SON(Self Organizing Networks) 및 펨토셀 관련 주요 기술적 이슈를 정리하고 현재 진행되고 있는 기술동향에 대하여 살펴 보고자 한다.
급격한 이동통신 기술의 발전에 힘입어 음영지역 해소 및 고속 데이터 처리를 위해 댁내 기지국에 대한 개발 및 연구가 진행 중이다. 댁내 기지국은 크게 음영지역 해소를 위한 Open 방식의 기지국과 고속 데이터 처리를 위해 특정 가입자만 사용할 수 있는 Close 방식이 있다. 상기 방식들은 망의 특성에 맞게 이를 제공하는 망 사업자에 의해 선택 된다. 댁내 기지국을 관리하기 위해서는 많은 시간과 인력자원이 소요되므로 자동으로 설정 및 최적화시키는 기능이 요구 시 되고 있으며, 이를 3GPP에서 SON (Self Organizing Optimizing Networks) 이라 일컫고 연구진행 중이다. 본 논문은 댁내 기지국 관리를 위해 셀의 기본 인자인 PCI(Physical Layer Identity) 할당 방안과 댁내 기지국간 간섭을 최소화 시키기 위한 Adaptive Coverage 방안을 제시한다. 또한 계층적 셀 구성(Hierarchical Cell Structure)에 따른 이동성 제공 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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