Analyses

Rendre l’Open RAN intelligent : le rôle de l’apprentissage automatique

L’O-RAN est fondamentalement piloté par les données. Ses boucles de contrôle intelligentes — rendues possibles par les contrôleurs intelligents RAN en temps quasi réel (Near-Real-Time) et hors temps réel (Non-Real-Time), appelés RAN Intelligent Controllers (RICs) — assurent une surveillance continue, un contrôle en boucle fermée et une optimisation guidée par des politiques.

Détection d'utilisateurs actifs assistée par la mécanique quantique pour le système CD-NOMA économe en énergie dans les réseaux de radio cognitive.

À mesure que les réseaux sans fil évoluent vers l'ère de la 6G, ils sont confrontés à des défis croissants pour gérer le nombre immense d'appareils connectés tout en maintenant l'efficacité énergétique et l'utilisation du spectre.

Quantum GANs pour une détection plus intelligente des anomalies réseau

À mesure que les réseaux de communication modernes gagnent en complexité, les techniques traditionnelles de détection d'anomalies sont confrontées à des difficultés pour identifier les menaces sophistiquées telles que les attaques par déni de service distribué (DDoS) ou autres.

L’optimisation quantique montre son potentiel comme outil puissant pour améliorer l’efficacité de l’allocation des ressources dans les systèmes d’accès radio ouverts (Open RAN)

Les réseaux d'accès radio ouverts (Open RAN) émergent comme une approche architecturale clé pour les réseaux mobiles de prochaine génération. L'une de leurs capacités essentielles –RAN slicing– permet à plusieurs réseaux virtuels de fonctionner sur une infrastructure radio partagée. Cela améliore la flexibilité, l'évolutivité et l'interopérabilité des services ayant des exigences différentes en matière de qualité de service (QoS) requirements.
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