Cross-layer design of adaptive packet scheduling for green radio networks
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In a cellular wireless network, most of the energy is consumed in the radio access network [1]. Over the last decades, a significant amount of research work has focused on spectrally efficient and reliable wireless communications techniques at the physical (PHY) layer. However, the interactions among the layers (e.g. PHY-layer, radio link layer, and network layer) in the transmission protocol stack have to be taken into account to minimize the overall energy-consumption [2] in a green wireless network. The success of such a green wireless technology can be measured by energy-efficient metrics at different levels from the physical to application layer [3]. Energy efficiency across the entire system or network exploiting the layer interactions is notwell understood and needs more attention. The joint optimization of the transmission scheduling and resource allocation (or management) at various layers is referred to as cross-layer optimization. Again, energy efficiency in wireless communications systems so far has primarily focused on uplink communication due to the miniaturized mobile terminals and their limited energy storage capabilities. However, with a significant portion of the wireless internet traffic being from powerhungry base stations to end user mobile devices, energy optimization in the downlink is most important for green radio networks. In this article, we present a cross-layer optimized downlink packet transmission scheduling technique for the realization of green radio networks. After reviewing some related work on adaptive resource allocation in wireless networks, we discuss why cross-layer interaction, information exchange, and optimization are important for wireless networks, and more specifically, for green radio networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».