МЕТОД ДИНАМІЧНОГО УПРАВЛІННЯ SLICE-МЕРЕЖАМИ У 5G ДЛЯ ПОКРАЩЕННЯ QOS У VOIP
DOI:
https://doi.org/10.31891/2307-5732-2025-353-12Ключові слова:
QoS, VoIP, машинне навчання, 5G, Network SlicingАнотація
Робота присвячена проблемі забезпечення якості обслуговування (QoS) у VoIP-мережах на базі 5G. Традиційні підходи, такі як DiffServ та MPLS, мають обмежену адаптивність до динамічних змін мережевого середовища, що впливає на стабільність голосових з'єднань. Запропоновано метод динамічного управління slice-мережами у 5G на основі машинного навчання. Використання LSTM-мереж для прогнозування QoS-параметрів та Reinforcement Learning для адаптивного розподілу slice-ресурсів дозволяє зменшити затримку, джитер та втрати пакетів. Експериментальні результати підтверджують ефективність підходу, демонструючи покращення продуктивності VoIP-сервісів у порівнянні з традиційними методами.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 ВІКТОР ГНАТЮК, ІВАН ГОРБАЧОВ (Автор)

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.