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Addressing the CQI feedback delay in 5G/6G networks via machine learning and evolutionary computing

Intelligent and Converged Networks 2022年第3期3卷 271-281页

作者： Andson Balieiro kelvin dias Paulo Guarda Centro de Informática(CIn) Universidade Federal de PernambucoRecife 50740-560Brasil Motorola Mobility Mogi Mirim 13800-206Brazil

5G networks apply adaptive modulation and coding according to the channel condition reported by the user in order to keep the mobile communication ***,the delay incurred by the feedback may make the channel quality indicator(CQI)*** paper addresses this issue by proposing two approaches,one based on machine learning and another on evolutionary computing,which considers the user context and signal-to-interference-plus-noise ratio(SINR)besides the delay length to estimate the updated SINR to be mapped into a CQI *** proposals are designed to run at the user equipment(UE)side,neither requiring any change in the signalling between the base station(gNB)and UE nor overloading the *** are evaluated in terms of mean squared error by adopting 5G network simulation data and the results show their high accuracy and feasibility to be employed in 5G/6G systems.

关键词： channel quality indicator(CQI)feedback delay 5G/6G networks machine learning evolutionary computing

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