• Home
  • Over ons
  • Uw publicatie
  • Catalogus
  • Recensies
  • Help
  • Account
  • Contact / Impressum
Dissertatie - Publicatiereeks - Congresbundel - Vakboek - Collegedictaat/Studieboek - CD-Rom/DVD - Online Publicatie
Winkelmandje
Catalogus : Details

Caner Bektas

Machine Learning-Enabled Dimensioning of Slicing-Based Private Mobile Communication Networks

voorkantachterkant
 
ISBN:978-3-8440-9548-7
Reeks:Dortmunder Beiträge zu Kommunikationsnetzen und -systemen
Uitgever: Prof. Dr.-Ing. C. Wietfeld
Dortmund
Volume:23
Trefwoorden:5G Network Slicing; Private 5G Networks; Automated Network Planning
Soort publicatie:Dissertatie
Taal:Engels
Pagina's:164 pagina's
Gewicht:223 g
Formaat:21 x 14,8 cm
Bindung:Softcover
Prijs:58,80 € / 73,60 SFr
Verschijningsdatum:Juli 2024
Kopen:
  » plus verzendkosten
Download:

Beschikbare online documenten voor deze titel:

U heeft Adobe Reader, nodig, om deze bestanden te kunnen bekijken. Hier vindt u ondersteuning en informatie, bij het downloaden van PDF-bestanden.

Let u er a.u.b. op dat de online-bestanden niet drukbaar zijn.

 
 DocumentDocument 
 Soort bestandPDF 
 Kosten44,10 EUR 
 ActiesTonen en kopen van het bestand - 49,3 MB (51687093 Byte) 
 ActiesKopen en downloaden van het bestand - 49,3 MB (51687093 Byte) 
     
 
 DocumentInhoudsopgave 
 Soort bestandPDF 
 Kostengratis 
 ActiesHet bestand tonen - 265 kB (271234 Byte) 
 Actiesdownloaden van het bestand - 265 kB (271234 Byte) 
     

Gebruikersinstellingen voor geregistreerde online-bezoekers

Hier kunt u uw adresgegevens aanpassen en uw documenten inzien.

Gebruiker:  niet aangemeld
Acties:  aanmelden/registreren
 Paswoord vergeten?
Aanbevelen:Wilt u dit boek aanbevelen?
Recensie-exemplaarBestelling van een recensie-exemplaar.
VerlinkingWilt u een link hebben van uw publicatie met onze online catalogus? Klik hier.
Samenvatting5G and future mobile communication networks present new possibilities for highly critical applications requiring resilient communication. In response, private 5G networks have emerged, offering localized solutions, while the network slicing technology allows for tailored services within a single infrastructure.

This thesis proposes new solutions for optimizing network slices and planning private 5G networks to meet the challenging demands of highly critical applications and scenarios. Regarding network slicing, a novel approach called Slice-Aware Machine Learning-based Ultra-Reliable Scheduling (SAMUS) is introduced, which is a dynamic resource scheduler based on Machine Learning (ML), aimed at achieving low latency for critical slices while maintaining high resource utilization for high throughput applications. This approach is analyzed based on experimental and simulative methods and is shown to be effectively reducing end-to-end latency for critical data while providing high throughput for best effort services.

Additionally, this thesis introduces an automated network planning approach based on the unsupervised ML method k-means for planning demand-based private 5G networks. This approach offers results comparable to exhaustive search but with significantly reduced computation time. By leveraging this method, possible operators can rapidly deploy private 5G networks, making this approach ideal for temporary or nomadic deployments.