Green Cognitive Mobile Networks With Small Cells for Multimedia Communications in the Smart Grid Environment
Notice bibliographique
Résumé
High-data-rate mobile multimedia applications can greatly increase energy consumption, leading to an emerging trend of addressing the “energy efficiency” aspect of mobile networks. Cognitive mobile networks with small cells are important techniques for meeting the high-data-rate requirements and improving the energy efficiency of mobile multimedia communications. However, most existing works do not consider the power grid, which provides electricity to mobile networks. Currently, the power grid is experiencing a significant shift from the traditional grid to the smart grid. In the smart grid environment, only considering energy efficiency may not be sufficient since the dynamics of the smart grid will have significant impacts on mobile networks. In this paper, we study green cognitive mobile networks with small cells in the smart grid environment. Unlike most existing studies on cognitive networks, where only the radio spectrum is sensed, our cognitive networks sense not only the radio spectrum environment but also the smart grid environment, based on which power allocation and interference management for multimedia communications are performed. We formulate the problems of electricity price decision, energy-efficient power allocation, and interference management as a three-stage Stackelberg game. A homogeneous Bertrand game with asymmetric costs is used to model price decisions made by the electricity retailers. A backward induction method is used to analyze the proposed Stackelberg game. Simulation results show that our proposed scheme can significantly reduce operational expenditure and CO2emissions in cognitive mobile networks with small cells for multimedia communications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».