User-in-the-loop for hethetnets with backhaul capacity constraints
Notice bibliographique
Résumé
A popular method to model heterogeneous networks is the use of two independent homogeneous Poisson point processes to locate UEs and BSs with unlimited backhaul capacity. Despite the analytical tractability, this approach is far from accurate. First, the distribution of UEs in real scenarios is neither homogeneous nor independent of BSs. Besides, the assumption of unlimited capacity for backhaul connections is optimistic, especially in the future 5G HetNets with small cells. In this article, we propose a novel modeling approach for heterogeneous networks with heterogeneous spatial traffic distribution (HetHetNets). Specifically, in the proposed model, a particular ratio of UEs are collocated with the BSs while the rest of UEs are independently and homogeneously distributed in the network. Moreover, the proposed model presumes backhaul connections with constrained capacity. We study the impact of this more realistic network modeling on the effectiveness of the spatial user-in-the-loop (UIL) schemes in HetHetNets. Spatial UIL assumes that (some) UEs can be influenced by the operator to move in the network. Finally, we propose a new objective for the UIL mechanism that takes into account the impact of the BS loads and the backhaul capacities on the network performance.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».