Spatial Configuration of Agile Wireless Networks with Drone-BSs and User-in-the-loop
Notice bibliographique
Résumé
Agile networking can reduce over-engineering, costs, and energy waste. Towards that end, it is vital to exploit all degrees of freedom of wireless networks efficiently, so that service quality is not sacrificed. In order to reap the benefits of flexible networking, we propose a spatial network configuration scheme (SNC), which can result in efficient networking; both from the perspective of network capacity, and profitability. First, SNC utilizes the drone-base-stations (drone-BSs) to configure access points. Drone-BSs are shifting paradigms of heterogeneous wireless networks by providing radically flexible deployment opportunities. On the other hand, their limited endurance and potential high cost increase the importance of utilizing drone-BSs efficiently. Therefore, secondly, user mobility is exploited via user-in-the-loop (UIL), which aims at influencing users' mobility by offering incentives. The proposed uncoordinated SNC is a computationally efficient method, yet, it may be insufficient to exploit the synergy between drone-BSs and UIL. Hence, we propose joint SNC, which increases the performance gain along with the computational cost. Finally, semi-joint SNC combines benefits of joint SNC, with computational efficiency. Numerical results show that semi-joint SNC is two orders of magnitude times faster than joint SNC, and more than 15 percent profit can be obtained compared to conventional systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».