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Enregistrement W2767873707 · doi:10.1109/tmc.2017.2771353

QoS-Aware Energy and Jitter-Efficient Downlink Predictive Scheduler for Heterogeneous Traffic LTE Networks

2017· article· en· W2767873707 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.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Mobile Computing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Network Optimization
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceJitterQuality of serviceScheduling (production processes)Telecommunications linkNetwork packetComputer networkEfficient energy useOptimization problemUser equipmentRadio access networkDistributed computingReal-time computingMathematical optimizationBase stationAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy-efficient communications have become one fundamental aspect for today's cutting-edge wireless technologies due to its valuable impact on the environment. In this paper, we augment our earlier study for the user equipment's (UE) energy efficiency (EE) in the long-term evolution (LTE) downlink by looking at real-time heterogeneous traffic QoS requirements. In particular, we utilize the previously proposed cloud radio access network (C-RAN) and ray tracing (RT)-based scheduling model to optimize both of the EE and the packet delay jitter for real-time applications with fixed packet delay budget subject to other traffic types requirements. Using the utility-based scheduling approach, we formulate the resource allocation problem as a weighted sum binary integer programming (BIP) problem. Due to the inherent complexity of the problem formulation which hinders finding its solution directly, four heuristic algorithms are proposed to solve the optimization problem. Numerical simulations are conducted on three different traffic types each belonging to one of the popular QoS classes; best-effort class, rate, and delay-constrained classes. The obtained results demonstrate a substantial improvement in the system's performance achieved by our proposed schemes compared to other existing schemes.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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