[論文筆記]A Deep-Learning-Based Radio Resource Assignment Technique for 5G Ultra Dense Networks
序： 這是一篇來自IEEE Network的期刊論文(影響力8.808)，18年11月發表，到20年7月已經被引了45次。 摘要 因爲網絡流量特徵難以描述爲適用於學習類算法的輸入和輸出數據集，因此將DL應用於網絡流量控制目前仍不成熟。在UDN中，高流量需求、波束成形和MIMO技術的興起都使得網絡流量變的更加多變和複雜。因此對於5G網絡運營商而言，以有效的方式進行無線電資源控制而不是採用傳統的F/T
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