Power-Saving Scheme for PON LTE-A Converged Networks Supporting M2M Communications
Notice bibliographique
Résumé
To cope with the unprecedented growth of Machineto-Machine (M2M) services over cellular networks, this paper envisions an energy-efficient PON LTE-A converged network that combines the high capacity and reliability of PON technology with the flexibility and cost savings of LTE-A network to support M2M applications. In particular, this paper proposes a powersaving scheme that unifies the cyclic sleep mechanism defined for PON's optical network units (ONUs) and the discontinuous reception (DRX) mechanism defined for LTE's user equipments (UEs) to reduce the overall power consumption in the envisioned network. For performance evaluation, a comprehensive energy saving model and an end-to-end packet delay analysis for M2M scenarios are presented taking into account both optical backhaul and wireless front-end networks based on an M/G/1 queueing model (for backhaul) and a semi-Markov process (for frontend). Results show that the battery life of M2M devices can be significantly prolonged by extending DRX cycle, while the energy consumption of the optical backhaul network can be minimized by exploiting TDMA scheduling for ONU cyclic sleep implementation. Further, the trade-off between overall energy saving and end-to-end packet delay is studied to specify maximum achievable energy saving while not violating delay constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».