Das Communication Networks Institute (CNI) der TU Dortmund University freut sich, die Veröffentlichung des Fachartikels „DoNext: An Open-Access Measurement Dataset for Machine Learning-Driven 5G Mobile Network Analysis“ in der renommierten Fachzeitschrift IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking bekanntzugeben.
Im Rahmen der Arbeit wurde der offene DoNext-Datensatz vorgestellt – die bislang umfassendste öffentlich verfügbare Sammlung von 4G- und 5G-Mobilfunkmessungen. Über zwei Jahre hinweg wurden in Dortmund mobile und stationäre Messungen unter realen Bedingungen durchgeführt, die sowohl urbane als auch ländliche Bereiche abdecken.
Basierend auf diesen Messdaten wurden verschiedene Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um die Vorhersage von Schlüsselkennzahlen (Key Performance Indicators, KPIs) wie Datendurchsatz und Latenz zu ermöglichen. Hierfür kamen unter anderem Random Forests, XGBoost und Convolutional Neural Networks zum Einsatz. Die Ergebnisse unterstützen zukunftsweisende Anwendungsfelder wie Teleoperation und vernetzte Mobilität.
Mit der Bereitstellung des Datensatzes auf Open-Access-Basis will das Forschungsteam anderen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern ermöglichen, eigene Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und neue Ansätze für die Mobilfunknetzplanung zu erproben – ohne den hohen Aufwand umfangreicher Messkampagnen.