Distributed User Association in Energy Harvesting Dense Small Cell Networks: A Mean-Field Multi-Armed Bandit Approach
Notice bibliographique
Résumé
The emerging ultra-dense small cell networks (UD-SCNs) will need to combat a variety of challenges. On the one hand, massive number of devices sharing the limited wireless resources renders centralized control mechanisms infeasible due to the excessive cost of information acquisition and computation. On the other hand, to reduce the energy consumption from fixed power grid and/or battery, network entities (e.g., small cell base stations and user devices) may need to rely on the energy harvested from the ambient environment (e.g., from environmental sources). However, opportunistic energy harvesting introduces uncertainty in the network operation. In this paper, we study the distributed user association problem for energy harvesting UD-SCNs. After reviewing the state-of-the-art research, we outline the major challenges that arise in the presence of energy harvesting due to the uncertainty (e.g., limited knowledge on energy harvesting process or channel profile) as well as limited computational capacities. Finally, we propose an approach based on the mean-field multi-armed bandit games to solve the uplink user association problem for energy harvesting devices in a UD-SCN in the presence of uncertainty.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».