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Enregistrement W2521375007 · doi:10.1109/jsac.2016.2611979

Secrecy-Based Energy-Efficient Data Offloading via Dual Connectivity Over Unlicensed Spectrums

2016· article· en· W2521375007 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal on Selected Areas in Communications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Communication Security Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceComputer networkSecrecyDual (grammatical number)Computer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Offloading cellular mobile users' (MUs') data traffic to small-cell networks is a cost-effective approach to relieve congestion in macrocell cellular networks. However, as many small-cell networks operate in the unlicensed bands, the data offloading might suffer from a security issue, i.e., some eavesdropper could overhear the offloaded data over unlicensed spectrums. This motivates us to investigate a secrecy-based energy-efficient uplink data offloading scheme. Specifically, we consider the recent paradigm of traffic offloading via dual connectivity, which enables an MU to simultaneously deliver traffic to a macro base station (mBS) over the licensed channel and a small-cell access point (sAP) over the unlicensed channel. We formulate an MU's joint optimization of traffic scheduling and power allocation problem, with the objective of minimizing the total power consumption while meeting both the MU's traffic demand and secrecy requirement. Despite the non-convex nature of the joint optimization problem, we propose an efficient algorithm to compute the optimal offloading solution. By evaluating the impact of the MU's secrecy requirement and the eavesdropper's channel condition, we quantify the conditions under which the optimal offloading solution corresponds to the full-offloading and zero-offloading, respectively. Numerical results validate the optimal performance of our proposed algorithm, and show that the optimal offloading can significantly reduce the total power consumption compared with some fixed offloading schemes. Based on the optimal offloading solution for each MU, we further analyze the scenario of multiple MUs and sAPs, and investigate how to optimally exploit the sAPs' total offloading capacity to serve the MUs while accounting for the MUs' corresponding power consumptions for offloading data. To this end, we formulate a total network-benefit maximization problem that accounts for the reward for serving the MUs successfully, the mBS's bandwidth usage, and the MUs' power consumptions. Numerical results show that the optimal solution can improve the total network benefit compared with some heuristic sAP-selection scheme.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle