0% Complete
صفحه اصلی
/
سی و سومین کنفرانس بین المللی مهندسی برق
LSTM and Markov-Based Mobility Prediction for Multi-access Edge Computing
نویسندگان :
Hadi Ghavaminejad
1
Nasser Yazdani
2
Golboo Rashidi
3
1- دانشگاه تهران، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر
2- دانشگاه تهران، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر
3- دانشگاه تهران، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر
کلمات کلیدی :
multi-access edge computing،base station prediction،long short-term memory networks
چکیده :
With the implementation of the fifth-generation (5G) telecommunication networks and research on the sixth-generation (6G), new requirements and services have been introduced. Multi-access edge computing (MEC), as one enabler, enhances users' quality of service (QoS) in urban mobility environments through innovative solutions. In cities, where vehicles are mostly moving, ensuring seamless connectivity with minimal delays is crucial for providing a smooth user experience. This research aims to solve vehicle movements challenge in such dynamic environments by refining the present solutions, which consider an always-established radio connection and data delivery and utilizing long short-term memory (LSTM) networks to predict the next base station to which a vehicle will likely be connected. In addition, a Markov chain-based model addresses situations where connection loss or data unavailability occurs. Unlike previous works focusing on mobility or trajectory prediction alone, this approach integrates it with outage handling. The provided framework can be used for different challenges in MEC, such as resource allocation, service migration, and load balancing. In this way, real-world mobility data for Luxembourg is used from a SUMO-simulated 24-hour urban scenario. The results demonstrate that this approach achieves a prediction accuracy of 89.01% and a loss function value of 0.2943, which is 1.5% more accurate than the baseline method with 5 times less memory occupancy. Also, for a probable outage scenario, the proposed method reached an accuracy of 84.15% and a loss value of 0.4345.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Novel Low Power Switch-Count Structure for Medium/High Power Multilevel Inverter
Ali Seifi - Seyed-hossein Hosseini - Mehrdad Tarafdar Hagh
Dynamic State Estimation of Power System Using Gauss-Seidel Cubature Kalman Filter
Atiyeh Keshavarz-Mohammadiyan
A Linear Position Sensor Proposal by Development of a Variable Reluctance Linear Resolver
Arman Ramezannezhad - Peyman Naderi - Lieven Vandevelde
بهبودی بر مساله تشخیص اشیا برجسته درتصاویر مبتنی بر یادگیری عمیق
مهران طاهری - محمد صادق هل فروش - کامران کاظمی
تشخیص و مقیاس بندی شدت افسردگی براساس روشهای یادگیری ماشین و با استفاده از معیارهای خطی، غیرخطی و آماری محاسبه شده در سیگنالهای الکتروانسفالگرام
پریسا رئوف امامزاده هاشمی - وحید شالچیان - رضا رستمی
طراحی یک ماتریس باتلر 4×4 فشرده برای کاربرد در سیستم های شکل دهنده پرتو در شبکه های WLAN
آزاده ایمانی - محمد سجاد بیاتی
Adaptive synchronous switching of uncompensated open transmission lines Realizing the line’s Parameters, and the pre-arcing interval
Alireza Karimonnafs - Mehdi Vakilian
Intrusion Detection System for Securing Agriculture 4.0 against DDoS Attacks using Deep Learning and Machine Learning Models
Mohammad Mirmarghabi - Ahmad Afshar - Hajar Atriyanfar
Ground-based Power Line Sag Measurement by Combining Data from a Smartphone and a Laser Rangefinder
Mohammad Javad Abdollahifard - Reza Bahrami
طراحی ماتریس باتلر 8×4 در ساختارSIW با کاهش سطح گلبرگ جانبی در باند فرکانسی 60GHz
زهرا مهرزاد - غلامرضا مرادی - ایاز قربانی
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 40.4.2