Competitive Wireless Access for Data Streaming over Vehicle-to-Roadside Communications
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers the problem of optimal and competitive wireless access for data streaming over vehicle-to-roadside (V2R) communication. In a service area, the onboard units (OBUs) in vehicles use wireless access to download streaming data from the roadside units (RSUs). The downloaded streaming data can be stored in proxy buffer for the application to playout. The wireless access can be in reservation or on-demand mode. While the price of wireless access in reservation mode is fixed, that of on-demand mode is determined from the total demand from all OBUs. The OBUs compete with each other for wireless access to a particular RSU. The objective of an OBU is to minimize the cost for wireless access while the quality-of-service (QoS) requirement (e.g., buffer underrun probability) of the streaming application is met. A stochastic game is formulated to model this competitive situation in which OBUs are the players of this game. The strategy of an OBU is the wireless access policy (i.e., the amount of bandwidth to be used for downloading streaming data). The constrained Nash equilibrium is considered to be the solution of this stochastic game. This solution ensures that the cost of each OBU is minimized given the wireless access policies of other OBUs and thus none of the OBUs would unilaterally change its policy for wireless access. In addition, the solution guarantees that the QoS requirement of streaming application is met.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».