Channel Quality Prediction in 5G LTE Small Cell Mobile Network Using Deep Learning

Author:

Diouf Ndolane1,Ndong Massa2,Diop Dialo1,Talla Kharouna1,Sarr Mamadou1,Beye Aboubaker Chedikh1

Affiliation:

1. Cheikh Anta Diop University,Faculty of Sciences and Technologies,Department of Physics,Dakar,Senegal

2. Senegal Virtual University,Poles Sciences, Technologies and Numerique,Dakar,Senegal

Publisher

IEEE

Reference32 articles.

1. Estimation de l'état du canal dans les réseaux hétérogènes basés sur LTE à l'aide de l'apprentissage en profondeur;cwalina;Capteurs,2021

2. Un modèle basé sur l'apprentissage en profondeur pour l'estimation de la qualité des liens dans les réseaux de véhicules;pahal;Journal de recherche de l'IETE,2021

3. A novel deep learning driven, low-cost mobility prediction approach for 5G cellular networks: The case of the Control/Data Separation Architecture (CDSA)

4. Prédiction de la qualité du canal sans fil à l'aide de champs aléatoires conditionnels gaussiens clairsemés;raj;Dans 2021 IEEE 18th Annual Consumer Communications & Networking Conference (CCNC),2021

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