Advancements on Packet Scheduling in Hybrid Satellite-Terrestrial Networks
Notice bibliographique
Résumé
The past years have seen an explosion in the number of broadcasting network standards and a variety of multimedia services available to the mobile mass-market. Satellite communications has been gaining phenomenal growth and increasing interest over the last decade in its complementary but essential role for offering seamless broadband service coverage to potential users at every inch of the earth’s surface. However, mobile satellite network often feature unidirectional and long-latency, a great deal of research effort has been attempted for this bottleneck. Given the absence of feasible power control mechanism and reliable feedback information, the role of packet scheduling in such a network with large delay-bandwidth product is extremely challenging. In fact, an optimized media access control (MAC) layer protocol is essential for cost-efficient satellite networks to compete with other terrestrial modalities. In particular, the integration and convergence between satellite network and conventional terrestrial backbone infrastructure offers promising solutions for next generation service provisioning. In this chapter, the authors give a survey on the state-of-the-art on packet scheduling in hybrid satellite-terrestrial networks (HSTN). A whole range of issues, from standardization, system to representative scheduling methodologies as well as their performance trade-offs have been envisioned. Moreover, the authors investigate viable solutions for effectively utilizing the limited/delayed feedbacks in resource management functions. They examine the flexibility and scalability for the alternative schemes proposed in this context, and analyze the performance gain achievable on essential QoS metrics, channel utilization, as well as fairness.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».