Service Offloading in Terrestrial-Satellite Systems: User Preference and Network Utility
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we investigate service offloading in an integrated terrestrial-satellite (T-S) system. We consider the terrestrial base station (TBS) and satellites to be service providers, all user equipment (UE) to be service requesters, and the service can be content delivery, computation, etc. While offloading services to the satellites can prevent the TBS from being overloaded, the quality of service (QoS), e.g., content delivery latency, may degrade, necessitating a balance between the user preference and the utilities of the TBS and satellites. From the perspective of network management, we propose an abstract model that incorporates the utilities of the TBS, the satellites, and the UE, as well as the service capacity, service load, and service cost at the TBS and the satellites. While finding the optimal offloading decision, a problem of integer programming, is NP-hard, we develop two algorithms with low complexity for finding sub-optimal solutions of the offloading decision problem in the scenarios of one satellite and multiple satellites, respectively. Moreover, we prove that the solution found by the first algorithm is guaranteed to be optimal under the condition that the tasks for service from all UE have an identical size. Numerical results demonstrate the performance of the proposed algorithms compared to that of the optimal offloading by exhaustive search and the offloading by the greedy algorithm.
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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 ».