A Geometrical-Based Throughput Bound Analysis for Device-to-Device Communications in Cellular Networks
蜂窝网络中的设备到设备（D2D）通信是用于改善网络吞吐量、频谱效率和传输延迟的有前景的技术。在本文中，我们首先引入保护距离的概念，以探索一种适当的系统模型，使多个并发D2D对在同一个小区。考虑到宏小区和D2D通信的信号干扰比（SIR）要求，提出了一种几何方法来获得当上行链路资源被重用时分别从D2D用户设备（DUE）到基站（BS）、到发送蜂窝用户设备（CUE）以及到其他通信D2D对的保护距离。通过利用保护距离，我们然后导出小区中的D2D通信所提供的最大吞吐量改进的界限。进行了大量的模拟，以证明不同的参数对最佳的最大吞吐量的影响。我们相信，所获得的结果可以为未来的蜂窝网络与底层D2D通信的部署提供有用的指导方针。
2014-04-09 cs.NI
Adaptive Hybrid Spatial-Temporal Graph Neural Network for Cellular Traffic Prediction
China Mobile Research Institute（中国移动研究院）
蜂窝业务量预测是智能通信网中不可缺少的一部分。然而，由于频繁的用户移动性和复杂的网络调度机制，蜂窝业务往往继承复杂的时空模式，使得预测令人难以置信的挑战。虽然最近的先进算法，如基于图的预测方法已被提出，他们经常模型的空间依赖性的基础上静态或动态图，并忽略了共存的多种空间相关性引起的流量生成。同时，一些研究工作缺乏对蜂窝业务模式多样性的考虑，导致预测结果不理想。在本文中，我们提出了一种新的深度学习网络架构，自适应混合时空图神经网络（AHSTGNN），以解决蜂窝流量预测问题。首先，我们应用自适应混合图学习来学习蜂窝塔之间的复合空间相关性。其次，我们实现了一个时间卷积模块与多周期的时间数据输入，以捕捉非线性的时间依赖性。此外，我们引入了一个额外的时空自适应模块来克服蜂窝塔的异构性。我们在两个真实世界的蜂窝流量数据集上的实验表明，AHSTGNN的性能明显优于最先进的技术，说明了我们的时空蜂窝流量预测方法的优越可扩展性。
2023-02-28 cs.AI cs.LG cs.NI
Throughput Analysis of UAV-assisted CellularNetworks by Matérn Hardcore Point Process
无人机有望与传统的地面蜂窝网络共存，成为支持高速率传输的重要组成部分。本文提出了一个分析框架，用于评估下行链路两层异构网络的吞吐量性能。考虑到无人机之间的最小距离约束，采用Matérn硬核点过程（MHP）对无人机的位置进行建模。采用泊松点过程（PPP）对地面基站（BS）的位置进行建模。随机几何的工具被调用来导出用户的平均数据率的易处理的表达式。结合分析结果，讨论了无人机高度和功率控制因子的最优组合。结果表明，在本文提出的模型下，适当的功率控制因子可以有效地最大化无人机用户的平均数据率，同时保证基站用户的性能。
2021-06-08 cs.NI
Characterizing Delay and Control Traffic of the Cellular MME with IoT Support
高级蜂窝网络的主要用例之一由大规模物联网（MIoT）表示，即，大量物联网设备向蜂窝网络基础设施传输数据。为了使蜂窝MIoT成为现实，需要专门为支持物联网而设计的数据传输和控制程序。出于这个原因，3GPP引入了控制平面蜂窝物联网优化，该优化预见了简化的承载实例化，其中移动性管理实体（MME）处理控制和数据流量。因此，MME的性能变得至关重要，适当扩展其计算能力可以决定整个网络有效解决MIoT的能力。特别地，考虑到虚拟化网络和对计算资源的有效分配的需求，随着MIoT业务负载的变化，表征MME性能是至关重要的。我们通过呈现将物联网源的数量与请求承载的速率联系起来的紧凑、封闭形式的表达式，以及这种速率与物联网数据引起的延迟来解决这一需求。我们表明，我们的分析，通过测试台实验的支持和验证，通过大规模的模拟，是一个有价值的工具，使有效的扩展决策，在虚拟化的蜂窝核心网络。
2020-01-01 cs.NI
Performance Comparison of Packet Scheduling Algorithms for Video Traffic in LTE Cellular Network
在本文中，我们研究了下行链路分组调度算法提出的LTE蜂窝网络。本文重点研究了三种最有前途的调度算法：FLS算法、EXP算法和EXP算法。这三种算法的性能进行了视频流量在车载环境中使用LTE-Sim模拟器。在半径为1 km的固定有界区域中，设置了不同数量的用户，从10 - 60。本研究的主要目标是提供有助于LTE蜂窝网络分组调度器设计过程的结果，旨在获得更好的整体性能用户。仿真结果表明，FLS方案在平均系统吞吐量、平均分组时延、PLR等方面都优于传统的FLS方案，并且具有令人满意的公平性指标。
2013-07-11 cs.NI
A Kalman Filter based Low Complexity Throughput Prediction Algorithm for 5G Cellular Networks
本文提出一种基于卡尔曼滤波的低复杂度5G蜂窝网络吞吐量预测算法，通过多元线性回归与预测-校正方法结合误差方差优化估计，在准确度、推理速度及用户体验质量上超越机器学习与深度学习基线。
2023-11-26 cs.NI
GraFSTNet: Graph-based Frequency SpatioTemporal Network for Cellular Traffic Prediction
GraFSTNet通过整合时空建模与时间-频率分析，有效捕捉蜂窝交通的周期性模式，提升预测准确性。
2026-02-19 cs.AI cs.NI
The Learning and Prediction of Application-level Traffic Data in Cellular Networks
Zhejiang University（浙江大学）；PLA University of Science and Technology（解放军理工大学）；China Telecom Technology Innovation Center（中国电信技术创新中心）
流量学习和预测是电信网络性能评估的核心，在有线宽带网络中引起了广泛的关注。现在，受益于蜂窝网络中的大数据，可以使分析进一步进入应用层面。在本文中，我们首先从蜂窝网络运营商收集了大量的应用级流量数据。然后，借助流量“大数据”，对蜂窝网络流量建模和预测框架进行了全面的研究。我们的研究结果表明，普遍存在的一些交通统计建模特性，包括在时域上的ALPHA稳定的建模特性和在空间域的稀疏性。同时，研究结果也表明了不同服务类型的应用程序的独特性所产生的差异。在此基础上，提出了一种新的流量预测框架，并提出了一种基于字典学习的交替方向方法来解决该问题，通过大量的仿真实验验证了该框架的预测精度和鲁棒性。
2017-03-28 cs.LG cs.NI
A Multi-traffic Inter-cell Interference Coordination Scheme in Dense Cellular Networks
本文提出了一种新的半分布式和实用的ICIC方案的基础上几乎空白子帧（ABSF）的方法，由3GPP。我们定义了两个数学规划问题的情况下，保证和尽力而为的流量，并使用博弈论来研究衍生的ICIC分布式计划，这是比较详细的对负担不起的集中式计划的属性。基于对所提出的模型的分析，我们定义了分布式多业务调度（DMS），一个统一的分布式框架自适应干扰感知调度的基站在未来的蜂窝网络，占保证和尽力而为的流量。DMS遵循两层方法，由本地ABSF调度器和轻量级本地管理器组成，本地ABSF调度器在保证流量和尽力而为流量之间执行资源分配，本地管理器协调ABSF本地决策。由于这种双层设计，DMS需要非常轻的信令来驱动本地路由器到全局有效的操作点。如通过数值结果所示，DMS允许（i）最大化无线电资源重用，（ii）为保证的业务提供所请求的质量，（iii）最小化专用于保证的业务的时间以为尽力而为业务留下空间，以及（iv）最大化尽力而为业务的资源利用效率。
2017-08-24 cs.NI
Intelligent Throughput-based Sleep Control Algorithm for the 5G Dense Heterogeneous Cellular Networks
在最近的过去，许多移动/电信运营商已经看到了对无处不在的高速无线接入的持续增长的需求以及连接的无线设备的前所未有的增长。因此，我们看到了流量的爆炸性增长和广泛的QoS要求。不同的移动运营商已经开发了第五代（5G）异构蜂窝网络（HetNet），以实现不断增长的海量数据容量，并在吞吐量QoS要求和延迟性能之间进行能量效率保证的权衡。然而，现有的能量效率算法不满足吞吐量QoS要求，诸如关于主导整个移动通信网络的5G无线电接入网络（RAN）的能量消耗的三个组成部分的减少的延迟和分组丢失、更长的电池寿命、可靠性和高数据率。此外，诸如语音和视频的实时业务类型在终端侧需要高计算负载，这对能量/电池寿命具有不期望的影响，这进一步影响吞吐量QoS性能，诸如减少的分组丢失、更长的电池寿命、可靠性和高数据率。因此，本文提出了一种基于智能调度的睡眠控制（ITSC）算法，用于提高5G密集HetNet的吞吐量QoS和能量效率。在所提出的ITSC算法中，使用深度神经网络（DNN）来确定小基站（SBS）的小区容量比。
2023-02-27 cs.NI
Age of Information and Throughput in a Shared Access Network with Heterogeneous Traffic
我们考虑一个认知共享接入方案，包括一个高优先级的主节点和一个低优先级的网络与$N$次节点访问频谱。假设突发业务在主节点，饱和队列在辅助节点，和多包接收能力的接收器，我们推导出的时间平均年龄的信息的主节点和辅助节点的吞吐量的解析表达式。我们制定了两个优化问题，第一个目标是最大限度地减少时间平均年龄的信息的主节点的聚合二级吞吐量的要求。第二个问题的目的是最大限度地提高聚合二级吞吐量的网络受到最大时间平均陈旧的约束。我们的研究结果提供了一个多址系统的设计与多包接收能力，满足及时性和吞吐量的要求的指导方针。
2018-12-21 cs.NI
Optimal Radio Resource Allocation for Hybrid Traffic in Cellular Networks: Traffic Analysis and Implementation
在本文的第一部分，一个分布式和集中式的架构，最佳的无线电资源分配知道的流量延迟容忍的性质，用户订阅类型，和应用程序的使用变化。在当前的文章中，上述分布式和集中式架构的传输开销分析进行了研究，并证明了集中式方案比分布式方法具有更低的传输开销。此外，集中式和分布式架构的传输开销的下限推导。此外，上述集中式和分布式架构的资源分配过程的敏感性分析，在系统中的用户数量的变化。此外，集中式和分布式方法的应用程序使用的时间变化的敏感性分析进行了研究。最后，通过适当的仿真验证了传输开销和灵敏度相关的声明。最后但并非最不重要的是，提供了第一部分中开发的资源分配方法的实际实现。
2014-11-12 cs.NI
Data Matters: The Case of Predicting Mobile Cellular Traffic
Department of Mathematics and Systems Analysis（数学与系统分析系）
本文针对智能道路场景，提出利用道路交通流量和速度等人口动态数据辅助蜂窝网络指标进行基站负载预测，实验证明预测误差最多可降低56.5%。
2025-07-07 cs.LG cs.NI
HiSTM: Hierarchical Spatiotemporal Mamba for Cellular Traffic Forecasting
Deggendorf Institute of Technology（多格多夫技术学院）
针对蜂窝流量预测中准确率与计算效率的权衡问题，提出分层时空Mamba（HiSTM）模型，结合双重空间编码器与Mamba时间模块，在大幅减少参数量的同时显著提升了预测准确率与泛化能力。
2025-08-07 cs.AI cs.NI
Offloading Cellular Traffic through Opportunistic Communications: Analysis and Optimization
最近已经提出通过机会性通信来卸载业务作为减轻蜂窝网络的当前过载的方式。当移动终端用户（临时）彼此接近时，可能发生竞争性通信，使得设备可以建立本地对等连接（例如，通过蓝牙）。由于机会主义通信是基于参与者的自发移动性，它本质上是不可靠的。这对必须满足应用要求的任何蜂窝卸载解决方案的设计提出了严峻的挑战。在本文中，我们解决这个挑战，从优化分析的角度来看，与现有的启发式解决方案。我们首先建模的内容传播（通过蜂窝接口注入）在一个机会网络与异构节点的移动性。然后，基于该模型，我们推导出最优的内容注入策略，该策略在满足应用约束的同时使蜂窝网络的负载最小化。最后，我们提出了一个自适应算法的控制理论的基础上，实现这种最优策略，而不需要任何数据的移动模式或移动节点的接触率。所提出的方法进行了广泛的评估与异构移动模型以及现实世界的接触痕迹，表明它大大优于以前的方法在文献中提出的。
2014-05-14 cs.NI
Group-based Delivery of Critical Traffic in Cellular IoT Networks
预计第五代（5G）网络将在许多使用场景中连接大量物联网（IoT）设备。具有零星和短分组上行链路传输的典型大规模物联网应用的挑战得到了很好的研究，而对新兴点对多点场景中向物联网设备交付共同感兴趣的内容（例如软件/固件更新和远程控制）的关注不够。此外，延迟敏感的物联网流量的交付在文献中没有得到充分解决。在这项工作中，我们（i）确定了当前用于蜂窝物联网（cIoT）网络中计划外关键业务交付的单小区点到多点（SC-PTM）解决方案的缺点，以及（ii）提出了用于在例如，bug修复或系统故障。我们基准性能的建议寻呼计划对类似的解决方案，在文献中。我们的扩展SC-PTM框架是节能的，并保证低服务延迟，无论是分析和模拟证明。
2021-10-16 cs.NI
HetHetNets: Heterogeneous Traffic Distribution in Heterogeneous Wireless Cellular Networks
在异构无线蜂窝网络中的供给和需求的建模和分析中的最近方法是针对基站（BS）和用户设备（UE）的位置使用两个独立的泊松点过程（PPP）。这种流行的方法有两个主要缺点。首先，尽管PPP模型对于BS位置可能是合适的模型，但是其对于UE位置是不太合适的，这主要是由于模型不可调节（可调谐）以表示UE位置中的异质性（非均匀性）的严重性的事实。此外，两个PPP之间的独立性假设没有捕获UE和BS位置之间经常观察到的相关性。本文提出了一种新的异构空间交通模型，允许统计调整。简单的和非参数化的，但足够准确的，用于捕获空间中的交通特性的措施。仅调整与UE分布相关的两个统计参数，即，适当定义的UE间距离度量的变化系数（归一化二阶矩）和UE与BS位置之间的相关系数（归一化交叉矩），以分别控制异质性程度和朝向BS位置的偏置。该模型用于异构无线蜂窝网络（HetNets），以证明异构和BS相关的流量对网络性能的影响。这个网络被称为HetHetNet，因为它有两种类型的异质性：基础设施的异质性（供应）和空间流量分布的异质性（需求）。
2015-05-01 cs.NI
On the road to more accurate mobile cellular traffic predictions
Aalto University School of Science（阿尔托大学理学院）
本文提出利用免费道路指标结合蜂窝网络流量，在轻量学习结构中实现高速公路小区短期负载的准确预测，并支持联邦与集中式学习。
2023-05-24 cs.LG cs.NI
What Can Wireless Cellular Technologies Do about the Upcoming Smart Metering Traffic?
具有蜂窝无线电接口的智能电表的引入给无线蜂窝网络带来了额外的负载。目前，这些仪表设计用于低占空比计费和偶尔的系统检查，这会产生低速率的零星流量。随着分布式能源数量的增加，家庭电力将变得更加多变，因此从配电系统运营商（DSO）的角度来看是不可预测的。因此，预计在不久的将来，在配电网中具有增加数量的具有类似相量测量单元（PMU）的能力的广域测量系统（WAMS）设备，从而允许公用事业监测低压电网质量，同时提供更严格的电网控制所需的信息。从通信的角度来看，流量概况将朝着更高的数据量和每设备更高的速率急剧变化。在本文中，我们描述了智能电表产生的当前流量，并补充了引入增强型智能电表所带来的潜在流量需求，即，具有类似PMU功能的仪表。我们的研究显示了GSM/GPRS和LTE蜂窝系统的性能如何与当前和下一代智能电表流量，其中可以清楚地看到，PMU数据将严重挑战这些无线系统。最后，我们强调了升级蜂窝标准的可能解决方案，以应对即将到来的智能计量流量。
2015-07-01 cs.IT cs.NI math.IT
Capacity and Delay Tradeoff of Secondary Cellular Networks with Spectrum Aggregation
蜂窝通信网络受到冗余容量的困扰，这导致网络资本投资的低利用率和成本效益。可以利用冗余容量来提供超弹性和延迟容忍的辅助流量。在本文中，我们提出了一个分析框架，研究容量延迟权衡的弹性/二级业务在大规模蜂窝网络与频谱聚合。我们的框架集成了随机几何和排队论模型，并给出了分析的见解的容量延迟性能的干扰限制制度。封闭形式的结果得到表征的平均延迟和延迟分布的功能，每个用户的吞吐量。频谱聚合，用户和基站（BS）的密度，流量会话的有效载荷，和主要的流量动态的容量延迟权衡关系的影响进行了研究。导出了基本容量极限，揭示了其标度行为。我们的分析表明，通过蜂窝网络提供二次通信服务的可行性，并强调了一些关键的设计问题。
2016-12-28 cs.NI
Scalable Traffic Engineering for Higher Throughput in Heavily-loaded Software Defined Networks
现有的流量工程（TE）解决方案在平均情况下对于软件定义网络（SDN）表现良好。然而，在高峰时段，突发性流量尖峰是具有挑战性的处理，因为即使在有限的流条目发生故障后，也难以及时做出反应并保证高性能。我们决定充分利用网络容量来满足高峰时段的需求，而不是留下一些容量来保证故障后的流量重路由或需求或拓扑变化后的路径更新不会导致拥塞。TE系统还需要对故障快速做出反应，并利用优先级队列来保证丢失和延迟敏感业务的传输。我们提出TED，一个可扩展的TE系统，可以保证在高峰时段的高吞吐量。TED可以快速计算出一组最大数量的边缘不相交路径的每个入口-出口开关对。我们设计了两种方法来选择路径下的流进入限制。然后，我们将选定的路径输入到TE，以最大限度地减少链路利用率。在大流量矩阵使得最大链路利用率大于1的情况下，我们将利用率和流量矩阵输入到新约束下的最大化总吞吐量的优化中。因此，我们得到了一个现实的流量矩阵，它具有最大的总吞吐量，并保证每个交换机对没有流量饥饿。实验结果表明，在相同的流量入口限制条件下，TED算法在负载较重的SDN中具有更好的性能，在G-Scale拓扑中，单链路故障后满足所有流量（> 99.99%）的概率比Smore算法高10%。
2019-09-20 cs.NI
Simulation of wireless dynamic source routing protocol with IP traffic flow analysis, memory efficiency and increased throughput
在无线移动adhoc网络技术快速发展的今天，有着广阔的研究空间。众所周知，移动网络的无线通信有许多应用领域，如路由服务，安全服务等。移动自组织网络是一种无线通信网络，其中的移动节点组织没有任何集中的管理员。有许多MANET路由协议，如反应式，主动式，混合式等，在本文中的反应式MANET路由协议，如DSR模拟50个移动节点的IP业务流的流量分析。并对DSR和ER-DSR协议的吞吐量进行了分析。最后对DSR和ER-DSR仿真过程中占用的内存进行了评估，以比较两者。
2013-07-05 cs.NI
Spatial Traffic Shaping in Heterogeneous Cellular Networks with Energy Harvesting
能量收集（EH）探索可再生能源作为补充电源，是一种有前途的5G技术，可支持异构蜂窝网络（HCN）的巨大能源需求。然而，可再生能源的随机到来给网络管理带来了巨大的挑战。通过调整业务负载在空间域的分布，业务整形有助于平衡小区级的功率需求和供应，从而提高可再生能源的利用率。在本文中，我们研究了业务整形的节能性能的分析方法，基于能量到达和业务负载的统计信息。具体而言，能量最优业务整形方案（EOTS）的设计与EH的HCN，从而离网小小区的开关状态和卸载业务量动态调整的能量变化，以最大限度地减少上网功耗。数值结果表明，在日流量和太阳能分布情况下，EOTS方案与贪婪算法相比，能显著降低能量消耗，且用户总是优先卸载到离网小电池上.
2015-08-20 cs.IT cs.NI math.IT
Inband device-to-device relays in cellular networks
提出了一种新的蜂窝网络中两跳机会中继的设计，以提高吞吐量为目标。我们建议在蜂窝系统中使用空闲UE，该蜂窝系统具有到基站的更好的信道，以中继活动UE的业务。所提出的关键思想之一是将（仅）上行链路频谱用于接入链路，以及用于管理接入链路与回程链路之间的干扰的对应干扰管理方案。所提出的算法和架构示出了110%的中位吞吐量增益的下行链路和40%的上行链路在根据3GPP方法进行的系统仿真。
2015-10-08 cs.NI
Revisiting Cellular Throughput Prediction over the Edge: Collaborative Multi-device, Multi-network in-situ Learning
针对蜂窝吞吐量预测在更换运营商或设备时泛化不足的问题，提出跨硬件协同的原位学习方法，在多数据集上取得超过80%的R2分数并验证于流媒体场景。
2023-06-05 cs.NI
Cellular Traffic Prediction and Classification: a comparative evaluation of LSTM and ARIMA
Stockholm University（斯德哥尔摩大学）；Huawei（华为）
为了提高资源利用率，蜂窝网络中的用户流量预测引起了广泛的关注。在本文中，我们研究了网络流量的预测和分类问题，分别采用标准的机器学习和统计学习时间序列预测方法，包括长短期记忆（LSTM）和自回归积分移动平均（ARIMA）。我们提出了一个广泛的实验评估的设计工具在一个真正的网络流量数据集。在此分析中，我们探讨了不同参数对预测有效性的影响。我们进一步扩展我们的分析问题的网络流量分类和预测的流量突发。一方面，结果表明LSTM的性能一般优于ARIMA，特别是当训练时间序列的长度足够长时，并且通过明智选择的特征集进行增强。另一方面，结果揭示的情况下，ARIMA执行接近最优的复杂性较低。
2019-06-03 cs.LG cs.NI eess.SP
Coexistence of Age Sensitive Traffic and High Throughput Flows: Does Prioritization Help?
我们研究了共存的高吞吐量的流量与状态更新流，需要及时提供更新。这些流的混合共享端到端路径，该路径包括WiFi接入网络，随后是通过互联网到云中服务器的路径。使用现实世界的实验，我们表明，常用的方法的优先级（DSCP在IP层和EDCA在802.11 MAC层）在网络中是非常有效的隔离状态更新流的影响，高吞吐量的流量在没有WiFi接入竞争，说当所有的流量都来自同一个WiFi客户端。然而，在存在由共享WiFi的吞吐量和状态更新流引起的争用的情况下，优先级排序并不那么有效。这导致优先化的状态更新流在目的地服务器处遭受信息的时间平均年龄，该时间平均年龄与所有流具有相同优先级时大致相同。
2022-03-01 cs.NI
Maximization of Communication Network Throughput using Dynamic Traffic Allocation Scheme
针对传统静态路由协议难以处理动态多媒体数据流量的问题，提出一种基于延迟敏感度划分优先级、结合多因素分配流量的动态方案，可在保障QoS的同时显著提升网络吞吐量。
2024-09-07 cs.GT cs.NI
Fair Stochastic Interference Orchestration with Cellular Throughput Boosted via Outband Sidelinks
时域小区间干扰协调（ICIC）被认为是实现高效和有效的超密集网络部署的主要驱动力。几乎空白子帧（ABS）作为ICIC的关键例子，最近已经被标准化，以实现高频谱效率。正如我们在这篇文章中所展示的，采用ABS意味着在具有异构小区覆盖和用户密度的多小区环境中有效的复杂性。尽管如此，ICIC和ABS并没有特别保证公平决定论。相反，我们分析表明，ABS与用于设备到设备（D2D）通信的带外副链路在未授权频段上的复合利用不仅可以降低操作ABS的复杂性，而且还可以导致意外高水平的公平性。基于分析，我们制定了一个凸优化问题，以随机作出ABS的决定，同时提供比例公平保证。我们的研究结果证明，与传统系统相比，ABS的随机编排在很大程度上提高了公平性，同时保留了用于中继的毫米波带外侧链路提供的显着吞吐量增益。
2018-09-25 cs.NI
Traffic Convexity Aware Cellular Networks: A Vehicular Heavy User Perspective
在现代蜂窝网络中，移动业务的迅猛增长主要是由大尺寸的多媒体内容引起的。智能设备以及无线电接入技术的最新进展促进了大容量内容的消费，即使对于移动车辆中的人（被称为车辆重度用户）也是如此。在这篇文章中，通过2012年和2015年在韩国首尔进行的现场实验观察到了车辆大量用户流量的出现。实验表明，这样的流量正在成为主导，捕获的车辆重用户流量增加了8.62倍，而总流量增加了3.04倍。为了解决这个所谓的车辆重用户问题（VHP），我们提出了一个小区关联算法，利用不同的速度用户需求的多样性。这种用户流量模式首先通过我们的现场试验发现，其在速度上是凸形的，即步行用户流量小于静止或车辆用户流量。当VHP变得严重时，数值评估验证了所提出的用户凸性感知关联在实践中优于众所周知的负载均衡关联，小区范围扩展（CRE）。除了小区关联之外，还提出了几种符合5G技术趋势的补充技术。
2015-08-22 cs.IT cs.NI math.IT
FLEXIBLE: Forecasting Cellular Traffic by Leveraging Explicit Inductive Graph-Based Learning
Orange Innovation（奥兰治创新公司）；Nantes University（南特大学）；École Centrale Nantes（南特中央理工学院）；IMT Atlantique（大西洋电信与技术学院）；CNRS（法国国家科学研究中心）；INRIA（法国国家信息与自动化研究所）；LS2N（南特数字科学实验室）；University of Luxembourg（卢森堡大学）；SnT（卢森堡大学安全、可靠性和信任中心）
针对现有蜂窝流量图预测方法未考虑基站动态变化的问题，本研究提出FLEXIBLE归纳式图学习方案与泛化GNN预测模型，支持一次训练适配多图且易迁移，较SOTA最高提升9.8%，小样本场景优势显著。
2024-05-14 cs.AI cs.LG cs.NI
Fair distributed user-traffic association in cache equipped cellular networks
最近提出了在无线节点上缓存流行内容作为减少蜂窝网络骨干中的拥塞并提高服务质量的手段。从网络的角度来看，目标是尽可能多的用户从骨干网卸载到无线缓存，同时为缓存无关的用户提供良好的服务。积极的卸载可能会导致不平衡的用户关联。一些无线节点可能因高速缓存相关业务而过载，而其他无线节点的资源仍然未得到充分利用。给定一个固定的内容放置，这项工作提出了一个有效的分布式算法来控制和平衡蜂窝缓存存储器之间的缓存相关的流量的关联。该算法允许网络实现全局最优解，并且可以在基站上使用它们之间的有限量的信息交换来执行。它基于一种我们称之为桶填充的新算法。该解决方案通过公平地平衡节点间的总负载来限制每个节点的缓存用户数。的改进相比，常见的用户分配政策突出的单层以及多层随机网络。
2017-02-10 cs.NI math.OC
OpenCV2X: Modelling of the V2X Cellular Sidelink and Performance Evaluation for Aperiodic Traffic
OpenCV 2X是第三代合作伙伴计划（3GPP）Release 14 Cellular Vehicle to Everything（C-V2X）侧链路的第一个公开可用的开源仿真模型，它构成了后续版本中5G NR模式2的基础。该模型完全符合现有的车辆服务和应用层，包括汽车和标准社区定义的消息集，提供完全标准化的跨层通信模型。使用这个模型，我们展示了当前的侧链路调度机制如何在调度具有高度非周期性通信特性的应用程序时表现不佳，例如ETSI协作感知消息（CAM）。然后，我们提供了第一个深入的评估专用的每包非周期性调度机制，与现有的算法参数化的计划。本文强调，应用程序模型所表现出的非周期性的水平极大地影响调度性能。最后，我们分析了如何调度机制可能共存。
2021-03-24 cs.NI
Zen: LSTM-based generation of individual spatiotemporal cellular traffic with interactions
Inria（法国国家信息与自动化研究所）；Grenoble INP（格勒诺布尔国立理工学院）
由于其在人类存在和活动研究中的高价值而得到全领域的认可，细胞网络数据集（即，收费数据记录，命名为CdRs），然而，目前的可访问性，可用性和隐私问题，限制了他们的开发和研究reproducibility.This本文解决这些挑战，通过建模CdRs，满足现实世界的数据属性。我们设计的框架，命名为禅遵循四重方法，涉及（i）基于LTSM的建模用户的交通行为，（ii）现实和灵活的仿真时空移动性行为，（iii）逼真的蜂窝网络基础设施和社会互动的结构，以及（iv）前三个模块的组合成现实的CDR跟踪与个人的基础上，现实。结果表明，Zen的第一个和第三个模型准确地捕捉了完全匿名的真实世界Cdrs数据集的个体和全局分布，而第二个模型与文献中揭示的人类流动性特征一致。最后，我们验证Zen CDR的能力，再现日常的蜂窝行为的城市人口和它的实用性，在实际的网络应用，如动态人口跟踪，无线接入网络的节能，和异常检测相比，现实世界的CDR。
2023-01-05 cs.LG cs.NI
Trading Throughput for Freshness: Freshness-Aware Traffic Engineering and In-Network Freshness Control
除了吞吐量和延迟等传统问题外，新鲜度也变得越来越重要。为了保持新鲜，应用程序在其组件之间传输状态更新。现有的研究提出了信息的度量年龄（AoI）来衡量新鲜度和设计系统，以实现低AoI。尽管在这一领域的积极研究，现有的结果不适用于一般的有线网络有两个原因。首先，他们专注于无线设置，其中AoI主要受到干扰和冲突的影响，而在有线设置中，干扰更占主导地位。第二，文献中没有考虑到遗留的下降反向流。调度具有不同性能目标的混合流尚未解决。在本文中，我们研究了有线网络共享的两类流，分别以高吞吐量和低的AoI，并实现了良好的折衷之间的吞吐量和AoI。我们的方法来解决这个问题包括两个层次：新鲜度感知流量工程（FATE）和网络新鲜度控制（IFC）。FATE通过优化获得流的发送速率/更新频率，然后由IFC通过在网络内节点的每个输出端口处的有效调度机制来执行其解决方案。我们还提出了高效的Linux实现IFC，并证明了FATE/IFC的有效性，通过广泛的仿真。我们的研究结果表明，与最先进的流量工程相比，有可能以较小的吞吐量（低5%）换取更短的AoI（短49至71%）。
2021-12-14 cs.NI
A survey on road safety and traffic efficiency vehicular applications based on C-V2X technologies
本综述介绍了基于C-V2X技术的网联车辆应用研究，重点关注道路安全与交通效率，通过提出通信分类方法组织最新研究，并指出了未来面临的主要挑战。
2024-03-26 cs.NI
Performance Evaluation of MU-MIMO Under the Impact of Open Loop Traffic Dynamics
多用户MIMO通过同时向/从一组用户发送/接收并行数据流来增强吞吐量。然而，吞吐量分析不考虑可变数据流量。本计画的研究目标是分析可变交通量的影响，因为它会改变系统的行为。在这个项目的分析中，已经考虑了可变流量的两个特征，即数据包大小的变化和流量突发性。它们的影响已经被单独研究，以提供对问题的洞察力。通过仿真，我们表明，在某些情况下，即使在关于信道变化、信道相关性、移动性等的理想条件下，由于分组大小变化和业务突发性，MU-MIMO的系统性能也会显著恶化。我们表明，在突发业务与更高的提供负载的总吞吐量首先重新，电源稳定，直到某个峰值与平均速率比，然后线性地而不是指数地恶化。此外，在高流量突发下，吞吐量与聚合速率无关。对这两种现象进行了深入的分析。这是第一个研究工作，认为可变流量的MU-MIMO的性能的影响。因此，MAC协议设计的影响是显着的。
2021-08-08 cs.NI
Device-to-Device Load Balancing for Cellular Networks
蜂窝网络运营商广泛采用小小区架构来增加网络容量。通过减小小区的大小，运营商可以在一个区域内安装更多（低功率）基站，以更好地满足不断增长的需求，而不会造成额外的干扰。然而，这种方法具有低频谱时间效率的缺点。当小区变得更小并且覆盖更少的用户时，其总流量由于流量聚合不足而显著波动并且表现出大的“峰均”比。由于运营商通常为高峰业务提供频谱，大的业务时间波动不可避免地导致频谱时间效率低。在本文中，我们提倡设备到设备（D2D）负载均衡作为一种有用的机制，以解决小小区架构的根本缺陷。该想法是通过利用小区间D2D通信将业务从拥塞小区转移到其相邻的未充分利用的小区，使得可以在不使用额外频谱的情况下服务业务，从而有效地提高频谱时间效率。我们提供理论建模和分析，以表征D2D负载均衡的好处，在所有单独的小区的总频谱要求方面。我们还根据所产生的D2D业务开销推导出相应的成本。我们根据真实世界的4G数据跟踪进行实证评估，以衡量实际设置下D2D负载均衡的效益和成本。结果表明，与没有D2D负载均衡的标准场景相比，D2D负载均衡可以以可忽略的0.7%的D2D业务开销为代价将频谱需求减少25%。
2018-12-12 cs.NI
Cellular IoT Traffic Characterization and Evolution
物联网（IoT）技术的采用正在增加，因此物联网似乎正在从炒作转向现实。然而，物联网在重要时间尺度上的实际使用尚未进行经验分析。换句话说，现实仍未被探索。此外，尽管物联网垂直行业多种多样，但物联网在垂直行业中的使用尚未进行比较。本文使用芬兰一家主要移动网络运营商为期两年的物联网数据集来研究蜂窝物联网流量的不同方面，包括时间演变和跨行业物联网设备的使用。我们提出了各种新的发现。例如，我们的结果显示，每台设备的物联网流量在过去两年中增加了三倍。此外，我们还说明了不同行业之间物联网使用的多样性，流量和设备移动性存在数量级差异。尽管我们也注意到，所有设备的日常流量模式只能分为三种模式，主要区别在于高峰时段的存在和时间。最后，我们说明了支持LTE的物联网设备的份额仍然很低，约为2%，30%的物联网设备仍然只有2G。
2019-11-07 cs.NI
When Cellular Meets WiFi in Wireless Small Cell Networks
覆盖在现有宏蜂窝系统上的小小区基站（SCBS）的部署被视为用于卸载业务、优化覆盖和提高未来蜂窝无线系统的容量的关键解决方案。设想下一代SCBS是多模的，即，其能够在许可和未许可频带上同时发送。这构成了WiFi和蜂窝无线电接入技术（RAT）的具有成本效益的集成，可以有效地应对峰值无线数据流量和异构服务质量要求。为了利用这种多模式SCBS的优势，我们讨论了新提出的跨系统学习的范例，SCBS通过该范例自组织并自主地引导其跨不同RAT的流量。跨系统学习允许SCBS利用WiFi和蜂窝世界的优势。例如，SCBS可以将延迟容忍数据业务卸载到WiFi，同时学习它们在授权蜂窝频带上的传输策略的概率分布函数。本文将首先介绍跨系统学习的基本构建块，然后在覆盖WiFi热点的长期演进（LTE）模拟器中提供初步的性能评估。值得注意的是，它表明，所提出的跨系统学习方法显着优于一些基准流量导向政策。
2013-03-22 cs.IT cs.NI math.IT
Vermilion: A Traffic-Aware Reconfigurable Optical Interconnect with Formal Throughput Guarantees
Vermilion提出一种流量感知的可重构光互连，通过矩阵舍入生成短周期调度并结合流量无关调度，在无需多跳路由的情况下形式化保证最坏情况吞吐量至少提升33%，同时消除拥塞控制并简化路由。
2025-04-14 cs.DS cs.NI
Traffic Prediction in Cellular Networks using Graph Neural Networks
蜂窝网络是在全世界提供主要通信手段的无处不在的实体。蜂窝网络中的一个主要挑战是用户数量及其对电信服务的使用的动态变化，这导致某些基站处的过载。处理这种过载问题的一类解决方案是部署无人机，其可以充当临时基站并从过载的基站卸载流量。在开发这个解决方案的过程中有两个主要挑战。首先，预计无人机将出现在基站周围，其中未来将发生过载，因此需要预测业务过载。其次，无人机资源高度受限，只能飞行几分钟。如果受影响的基站真的很远，无人机永远无法到达那里。这需要将无人机初始放置在可能发生过载的扇区中，因此再次需要交通预报，但在不同的空间尺度上。必须指出的是，该问题所造成的区域的空间范围和可供无人机使用的极其有限的电力资源构成了一个巨大的挑战，如果不将无人机部署在战略位置以减少飞行到所需高需求区域的时间，就很难克服这个挑战。此外，由于无人机以有限的速度飞行，因此采用可以预测交通激增的预测解决方案非常重要，以便无人机可以在实际发生之前卸载过载。这两个目标都需要对蜂窝网络流量进行分析和预测，这是本项目的主要目标
2023-01-30 cs.LG cs.NE cs.NI
Shaping Next-Generation RAN Topologies to Meet Future Traffic Demands: A Peak Throughput Study
针对毫米波RAN传播受限、易受遮挡的问题，采用MILP分析配备IAB和RIS的城市场景RAN最优布局，发现峰值吞吐量优化方案相比传统均值优化可提升峰值且不牺牲均值，星型拓扑为最优布局。
2023-05-05 cs.NI
Resource Management and Quality of Service Provisioning in 5G Cellular Networks
随着5G技术的商业推出和蜂窝网络基础设施的快速扩张，预计蜂窝和移动网络流量将呈指数级增长。此外，新的服务预计将广泛传播，例如连接到移动网络的物联网。这将在业务负载方面增加额外的负担。因此，一些研究表明，与现在产生的流量相比，移动流量可能会增加1000多倍。这意味着必须以智能的方式管理和控制用于移动服务的网络资源，因为资源总是有限的，但是对服务的需求和保持用户设备总是连接到移动网络的需要可以被认为是无限的，从而在巨大的服务需求和可用资源之间留下差距。为了缩小这一差距，应主要考虑网络资源的管理，以避免高峰时段和流量高峰期间的网络拥塞和性能下降，并允许更多客户在需求高时访问网络服务。另一方面，保证各种新业务的服务质量要求是5G网络必须满足的另一个挑战。在本文中，我们将回顾5G网络的特点和规范，然后对资源管理和QoS提供进行调查，以提高和管理5G网络中的资源利用率。
2020-08-21 cs.NI
Meeting Future Mobile Traffic Needs by Peak-Throughput Design of Next-Gen RAN
Politecnico di Milano（米兰理工大学）；Huawei Technologies Italia S.r.l（华为意大利有限公司）
针对当前移动网络拥塞问题，本文聚焦城市环境中毫米波5G网络的集成接入与回传（IAB）和智能无线电环境（SRE），提出基于峰值吞吐量最大化的网络规划模型，为满足未来移动流量需求提供优化方案。
2025-11-12 cs.NI eess.SP
Wireless Powered Dense Cellular Networks: How Many Small Cells Do We Need?
本文重点研究无线供电的5G密集蜂窝网络，其中基站（BS）通过低于6 GHz或毫米波（mmWave）频率的微波辐射向用户设备（UE）提供能量，并且UE使用收集的能量进行上行链路信息传输。通过解决在较低和较高频率下采用不同数量的天线和带宽的影响，我们评估了此类网络中收获的能量和吞吐量。基于导出的结果，我们获得了所需的小细胞密度，以实现预期水平的收获能量或吞吐量。此外，我们得到，当6GHz以下BS的数量与毫米波BS的数量的比率低于给定阈值时，UE从毫米波BS比从6GHz以下BS收获更多的能量。我们发现需要多少毫米波小蜂窝才能从收获的能量和吞吐量的角度比6 GHz以下的小蜂窝表现得更好。我们的研究结果表明，在密集场景中，从毫米波层收集的能量可以与6 GHz以下的对应物相媲美。对于相同的层规模，mmWave层可以实现更高的吞吐量。此外，不同毫米波频率之间的吞吐量差距随着毫米波BS密度而增加。
2017-04-04 cs.NI
Towards the Maximum Traffic Demand and Throughput Supported by Relay-Assisted mmWave Backhaul Networks
本文研究中继辅助毫米波回程网络的吞吐量性能问题。在树型回程网络中，通过不同网络设置下的线性规划，已经找到了小小区基站（BS）的最大业务需求和宏小区BS处的最大吞吐量，其涉及BS上可用的无线电链路的数量和回程网络中逻辑链路之间的干扰关系。针对密集城市环境中中继辅助的毫米波回程网络，提出了一种新的干扰模型，该模型证明了毫米波定向通信的有限干扰足迹。此外，调度算法的开发，以找到最佳的调度树型毫米波回程网络。大量的数值分析和仿真进行了展示和验证的网络吞吐量性能和调度算法。
2022-02-22 cs.NI cs.SY eess.SY
Cellular traffic offloading via Opportunistic Networking with Reinforcement Learning
Institute for Informatics and Telematics, National Research Council（国家研究委员会信息与远程信息处理研究所）
移动电话的广泛普及正在引发移动数据流量的指数增长，这可能在不久的将来甚至在上一代蜂窝网络中引起相当大的流量过载问题。将部分流量卸载到其他网络被认为是一种非常有前途的方法，特别是在本文中，我们考虑通过用户设备的机会网络进行卸载。然而，这种解决方案的性能强烈地依赖于移动节点之间的相遇模式，因此在设计卸载控制算法时应考虑到这一点。在本文中，我们提出了一个自适应卸载解决方案的基础上的强化学习框架，我们评估和比较两个著名的学习算法：演员批评和Q学习的性能。更确切地说，在我们的解决方案中，传播过程的控制器，一旦训练，能够选择适当数量的内容副本注入到机会网络，以保证及时交付的内容给所有感兴趣的用户。我们表明，我们的系统基于强化学习是能够自动学习一个非常有效的策略，以减少蜂窝网络上的流量，而不依赖于任何额外的上下文信息的机会网络。我们的解决方案在一系列不同的移动性设置中实现了比其他最先进方法更高水平的卸载。此外，我们还证明了基于Actor-Critic算法的更精细的学习解决方案比基于Q学习的更简单的解决方案更有效。
2021-10-01 cs.LG cs.NI
An Experimental Study of Factor Analysis over Cellular Network Data
移动网络运营商（MNO）正在朝着数据驱动的方向发展，同时提供收集和分析数据的能力。这有助于增强用户体验，同时增强运营人员的能力并建立新的业务模式。用户的移动流量需求可以让MNO根据网络条件进行规划、决策和行动。在本文中，我们调查的行为伊斯坦布尔居民使用蜂窝网络的交通活动在空间和时间维度上，通过探索性因子分析（EFA），使用一个主要的MNO的蜂窝网络的流量数据在土耳其。我们的研究结果揭示了伊斯坦布尔居民的各种时间和空间模式，如早上和晚上的通勤因素，商业和住宅因素，以及夜生活和周末下午的因素作为最突出的文化行为。分析结果还显示了有趣的发现，例如伊斯坦布尔居民选择的隧道和交通路径可能在早上高峰工作时间与晚上高峰下班时间不同。
2018-03-02 cs.NI
Improving Mobile Video Streaming with Mobility Prediction and Prefetching in Integrated Cellular-WiFi Networks
我们提出并评估了一个程序，利用移动性和吞吐量预测预取视频流数据在集成的蜂窝和WiFi网络。这种异构无线技术的有效集成对于在无处不在的网络环境中支持高性能和节能的视频流将是重要的。我们的评估是基于跟踪驱动的模拟，考虑经验测量，并显示了各种系统参数如何影响性能，暂停视频帧的数量和能耗方面，这些参数包括视频流的数量，移动，WiFi和ADSL回程吞吐量，以及WiFi热点的数量。此外，我们评估的过程的鲁棒性的时间和吞吐量的变化。最后，我们提出了我们的初始原型，实现所提出的方法。
2013-10-23 cs.MM cs.NI
Software-Defined Hyper-Cellular Architecture for Green and Elastic Wireless Access
为了满足日益增长的移动互联网业务需求，同时保持适度的能量成本，蜂窝系统的无线接入网（RAN）需要走一条绿色的未来之路，关键在于为动态业务需求提供弹性服务。为了实现这一目标，是时候重新思考RAN架构并期待突破了。在这篇文章中，我们回顾了最先进的文献，旨在从控制流量解耦的空中接口，基于云的RAN，和软件定义的RAN的角度来改造RAN。然后，我们提出了一个软件定义的超蜂窝架构（SDHCA），确定了一个可行的方式，整合上述三个趋势，使绿色和弹性的无线接入。我们进一步介绍了实现SDHCA的关键技术，包括空中接口分离，绿色基站操作和基站功能虚拟化，然后是我们的SDHCA硬件测试平台。最后，总结了未来研究中值得探讨的几个问题。
2015-12-15 cs.NI
Resource Allocation for Energy-Efficient Device-to-Device Communication in 4G Networks
作为LTE-A（4G）网络的网关的设备到设备（D2 D）通信可以通过利用用于彼此邻近的用户的对等链路来减少蜂窝网络中的业务负载以及功耗。这将使其他蜂窝用户能够增加他们的业务，并且所有用户的总业务可以显著增加，而不需要额外的频谱。然而，D2 D通信可能增加对蜂窝用户（CU）的干扰，并迫使CU增加其发射功率电平，以便维持其所需的服务质量（QoS）。本文提出了一种用于D2 D通信的能量高效的资源分配方案，作为全负载LTE-A（4G）蜂窝网络的一个示例。仿真结果表明，该方案分配蜂窝上行链路资源（发射功率和信道）的D2 D对，同时保持所需的QoS为D2 D和蜂窝用户和最小化的总上行链路发射功率为所有用户。
2014-12-24 cs.NI
Saflo: eBPF-Based MPTCP Scheduler for Mitigating Traffic Analysis Attacks in Cellular Networks
本文提出基于 eBPF 的 MPTCP 调度器 Saflo，通过内核空间多路径调度与用户空间机器学习攻击检测协同工作，在保障网络性能的同时有效降低蜂窝网络中视频和用户识别攻击的准确率。
2025-02-06 cs.CR cs.NI
Demand Shaping in Cellular Networks
需求整形是在存在不断增加的无线数据需求的情况下缓解无线蜂窝容量不足的有希望的方式。在本文中，我们制定的需求塑造作为一个最优化问题，最大限度地减少总流量的变化。设计了一个完全交通信息下的分布式随机离线需求整形算法，并证明了算法的几乎必然收敛性。我们进一步考虑一个更现实的设置，其中的交通信息是不完整的，但未来的交通可以预测到一定程度的准确性。我们设计了一个在线的需求整形算法，更新的时间表的可推迟的应用程序（DA）的每一次，当新的信息是可用的，在每个时隙的基础上解决一个最优化问题在一个缩小的地平线从当前时间到一天结束。我们比较的性能的在线算法对最佳的离线算法，并提供数值例子来补充理论分析。
2018-03-27 cs.NI math.OC
