Texto completo
![[thumbnail of 10384295.pdf]](https://oa.upm.es/style/images/fileicons/application_pdf.png) |
PDF (Portable Document Format)
- Se necesita un visor de ficheros PDF, como GSview, Xpdf o Adobe Acrobat Reader
Descargar (1MB) |
A ML-Based Resource Allocation Scheme for Energy Optimization in 5G NR
Cita
Yao, Xiao 
ORCID: https://orcid.org/0009-0003-5815-6243 and Pérez Yuste, Antonio ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3503-5065
(2025).
A ML-Based Resource Allocation Scheme for Energy Optimization in 5G NR.
"Sensors", v. 25
(n. 16);
p. 4978.
ISSN 14248220.
https://doi.org/10.3390/s25164978.
ORCID: https://orcid.org/0009-0003-5815-6243 and Pérez Yuste, Antonio ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3503-5065
(2025).
A ML-Based Resource Allocation Scheme for Energy Optimization in 5G NR.
"Sensors", v. 25
(n. 16);
p. 4978.
ISSN 14248220.
https://doi.org/10.3390/s25164978.
Descripción
| Título: | A ML-Based Resource Allocation Scheme for Energy Optimization in 5G NR |
|---|---|
| Autor/es: |
|
| Tipo de Documento: | Artículo |
| Título de Revista/Publicación: | Sensors |
| Fecha: | 12 Agosto 2025 |
| ISSN: | 14248220 |
| Volumen: | 25 |
| Número: | 16 |
| Materias: | |
| ODS: | |
| Palabras Clave Informales: | 5G RAN, energy efficiency, resource allocation, RRC, machine learning |
| Escuela: | E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM) |
| Departamento: | Ingeniería Audiovisual y Comunicaciones |
| Licencias Creative Commons: | Reconocimiento |
Resumen
This paper proposes a machine learning (ML)-based energy optimization framework for 5G New Radio (5G NR) utilizing a Classification and Regression Tree (CART) algorithm. The methodology implements dynamic cell resource reconfiguration through predictive load forecasting, achieving a 42.3% reduction in energy consumption, while maintaining QoS parameters within 3GPP-specified thresholds. A case study with a network layout made up of an inter-band NR-NR Dual Connectivity (DC) was simulated to quantitatively validate our model.
Proyectos asociados
Tipo
Código
Acrónimo
Responsable
Título
Gobierno de España
TSI-064100-2023-0006
Sin especificar
Sin especificar
Programa UNICO I+D 6G 2023
Más información
| ID de Registro: | 95362 |
|---|---|
| Identificador DC: | https://oa.upm.es/95362/ |
| Identificador OAI: | oai:oa.upm.es:95362 |
| URL Portal Científico: | https://portalcientifico.upm.es/es/ipublic/item/10384295 |
| Identificador DOI: | 10.3390/s25164978 |
| URL Oficial: | https://www.mdpi.com/3445204 |
| Depositado por: | iMarina Portal Científico |
| Depositado el: | 13 Abr 2026 17:32 |
| Ultima Modificación: | 13 Abr 2026 17:32 |
Acciones
- Estadísticas
- Exportar cita
- Editar (sólo personal del Archivo)
