Cooperative sensing delay minimization in cloud-assisted DSA networks
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic Spectrum Access (DSA) is considered as a promising solution to address the problem of spectrum scarcity in future wireless networks. However, the main challenges associated with this approach are to acquire accurate spectrum usage information in a timely manner and to deal with the dynamicity of channel occupancy. Although Cooperative Sensing (CS) can provide significant advantages over individual device-level sensing in terms of sensing efficiency and the achievable throughput, the acquired channel occupancy information may become outdated in dynamic channel conditions due to the involved latency. In this regard, we propose to utilize a collaborative cloud-edge processing framework to minimize the CS delay in DSA networks. In this framework, the cloud-center can estimate channel occupancy parameters such as duty cycle based on the available historical sensing data by using a suitable spectrum prediction technique, and subsequently this prior knowledge can be utilized to adapt the sensing mechanism employed at the edge-side of a DSA network. Motivated by this, we formulate and solve the problem of minimizing CS delay in cloud-assisted DSA networks. A two-stage bisection search method is employed to solve this CS delay minimization problem. Our results show that the proposed cloud-assisted CS scheme can significantly reduce the CS delay in DSA networks.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».