Online UAV Scheduling Towards Throughput QoS Guarantee for Dynamic IoVs
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring network QoS for Internet of vehicles (IoVs) is crucial for safe and intelligent transportation system, while the vehicle density variation seems invincible for stationary base station (BS) networks. In this paper, we study IoV's downlink throughput guarantee, in which, in addition to the cellular BS resource, UAVs (equipped with WiFi interfaces) can be dynamically sent out to provide additional wireless connections. To cope with the dynamic IoV density, we propose an Online UAV Scheduling scheme, referred to as OUS, to online schedule and manage UAVs to guarantee seamless connections with reliable throughput performance. In OUS, we first use the complementary cumulative distribution function (CCDF) of IoV throughput to calculate the likelihood of a channel resource shortage. If a shortage condition is imminent and then minimal UAVs will be sent out to their optimal hovering positions. In particular, we revealed the marginal effect for the optimal hovering position acquisition, i.e., the further the UAV is away from the BS, the larger throughput gain can be achieved by the system. We conduct extensive simulations to evaluate the performance of our OUS scheme, and results demonstrate that it can well react to the throughput QoS demand by intelligently sending out minimal UAVs, and its hovering position acquisition method can fully utilize the efficacy of UAVs.
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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 ».