Multi Objective Resource Allocation for Joint eMBB and URLLC Traffic with Different QoS Requirements
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a novel multi-objective resource allocation scheme is proposed for downlink joint enhanced mobile broadband (eMBB) and ultra reliable low latency communication (URLLC) traffic with different quality-of-service (QoS) requirements. eMBB and URLLC are two service categories in the emerging fifth generation (5G) cellular networks which encompass applications with high throughput and stringent latency and reliability demands, respectively. To meet these heterogeneous requirements, 5G networks need impressive improvements in the air interface and core network architecture. In this paper, by applying a scalarization method for multi- objective optimization, both the eMBB and URLLC performance in the downlink channel are improved. Different types of URLLC users with various latency requirements are considered. To further enhance the reliability, the URLLC users with stringent delay demands are prioritized over the users with looser latency needs. In the simulation results, the performance of the proposed resource allocation policy is assessed and it is shown that our introduced scheme can achieve higher reliability and lower delay for the URLLC traffic compared with the other approaches in the literature.
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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 ».