Сравнение методов машинного моделирования для прогнозирования/классификации состояния радиоканала

В работе предложен метод прогнозирования блокировки прямой видимости между приемопередающими устройствами в сетях связи 6G c применением автоэнкодера. Технология автоэнкодеров и, в частности, GRU-autoencoders, представляет эффективный инструмент для анализа временных рядов обнаружения аномалий. Работа направлена на поиски способов обнаружить не единичные аномалии, а целые отрезки двух видов: осцилляции сигнала, наблюдающиеся перед блокировкой прямой видимости, и затухание сигнала (блокировку), что позволит преобразовать задачу реактивного обнаружения блокировок сигнала в проактивное прогнозирование состояния, предшествующего блокировке. Это достигается путем итеративного сопоставления классическими способами сравнения сигналов на двух аналогичных участках последовательностей мощности сигнала: один из них соответствует нормальному функционированию без помех или блокировок, а другой содержит признаки начала блокировки или ее течения. Наиболее подходящие статистики лягут в основу дальнейшего изучения и, в случае успеха, позволят заранее идентифицировать потенциальный обрыв связи между пользователем сети и базовой станцией, что приведёт к более эффективному управлению ресурсами передатчика, упрощению переподключения пользовательского устройства к другому источнику сигнала без прерывания передачи трафика и снижению вероятности критических отказов.