Biblioteca122.739 documentos en línea

Artículo

Cell Traffic Prediction Based on Convolutional Neural Network for Software-Defined Ultra-Dense Visible Light Communication NetworksPredicción del tráfico celular basada en redes neuronales convolucionales para redes de comunicaciones de luz visible ultradensas definidas por software

Resumen

Con el crecimiento explosivo de los servicios móviles ubicuos y la llegada de la era 5G, las arquitecturas de redes inalámbricas ultra densas (UDN) han entrado en la producción diaria y la vida cotidiana. Sin embargo, la capacidad masiva de acceso proporcionada por las redes 5G y el despliegue denso de estaciones base micro también traen desafíos como alto consumo de energía, altos costos de mantenimiento e inflexibilidad. La comunicación por luz visible basada en fibra (FVLC) tiene ventajas como un ancho de banda grande y alta velocidad, lo que proporciona una opción de conexión eficiente para UDN. Por lo tanto, para compensar la poca flexibilidad de UDN, proponemos una nueva arquitectura FVLC-UDN basada en redes definidas por software (SDN). Específicamente, SDN desacopla el plano de datos y el plano de control del dispositivo y centraliza el control del LED en la celda a través de un plano de control unificado, lo que no solo mejora la capacidad de asignación

  • Tipo de documento:
  • Formato:pdf
  • Idioma:Inglés
  • Tamaño: Kb

Cómo citar el documento

Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.

Este contenido no est� disponible para su tipo de suscripci�n

Información del documento