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# System prepended metadata

title: O-RAN QoE Prediction input data
tags: [nycu MIRC104]

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title: QoE Prediction input data
tags: nycu MIRC104
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# O-RAN QoE Prediction input data
> [name=蔡秀吉]<br/>[time=Oct 6 2022][color=#F4B400]
> 今天是我的生日！

## QoE Prediction
![](https://i.imgur.com/53n8UnS.png =75%x)
今天有人來訊息詢問我，可能想要用 AI/ML 來優化 QoE，QoE input training data 可以有什麼？

![](https://i.imgur.com/TcKNE2Y.png =55%x)
就如同圖片所提及，可以 input 用來預測QoE的資料 例如：
-    傳輸率
-    延遲
-    封包到達時間
-    UE信號強度
-    換手統計

![](https://i.imgur.com/z2D5WcW.png)
加上這張表裡面的 Type of the original measurements
- 資料來源:
- O-RAN Near-Real-time RAN Intelligent Controller E2 Service Model (E2SM) KPM 2.02


## 個人見解
近期正好三星也在研究運用 LSTM 來預測 QoE
- https://wiki.o-ran-sc.org/display/AIMLFEW/Meeting+notes
我覺得要用 AI/ML 預測/優化QoE，可能也可以考慮一些
「基站的特性」(Cell Charatceristics)
![](https://i.imgur.com/GnAZ4or.png)
像是下面這篇文章 O-RAN 運用 AI/ML(強化是學習)來實施個人網路優化
- https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=9681936

#### 其他資訊
歡迎加入 FB  [O-RAN 5G 網路通訊技術 X GDSC] 學術交流社群：https://www.facebook.com/groups/534980718419173

#### 作者資訊（蔡秀吉）
- hctsai@linux.com
- thc1006@ieee.org
- https://www.facebook.com/thc1006
