Joint Chance-Constrained Predictive Resource Allocation for Energy-Efficient Video Streaming
Notice bibliographique
Résumé
Predictive resource allocation (PRA) techniques that exploit knowledge of the future signal strength along roads have recently been recognized as promising approaches to save base station (BS) energy and improve user quality of service (QoS). Recent studies on human mobility patterns and wireless signal strength measurements along buses and trains have indeed supported the practical potential of PRA. An unresolved challenge, however, is modeling the uncertainty in the predictions, and developing real-time robust solutions that incorporate probabilistic QoS guarantees. This is of paramount importance in PRA due to the prediction time horizon that adds considerable complexity and increases the rate uncertainty in the problem. With these developments in mind, this paper addresses energy-efficient PRA applied to stored video streaming using chance constrained programming. The proposed solution incorporates: 1) uncertainty in predicted user rates; 2) a joint level of probabilistic constraint satisfaction over a time horizon; and 3) both optimal gradient-based and real-time guided heuristic solutions. Our framework fundamentally differs from previous PRA work in the literature where nonstochastic approaches with assumptions of perfect prediction were primarily used to demonstrate the potential energy savings and QoS gains. Numerical simulations based on a standard compliant long term evolution (LTE) system are provided to examine and compare the developed solution. Unlike existing energy-efficient PRA, the proposed framework achieves the desired QoS level under imperfect channel predictions. This robustness is attained without compromising the energy-efficiency compared to opportunistic schedulers, and thus supports PRA implementation in practice.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».