Delay-Minimized Edge Caching in Heterogeneous Vehicular Networks: A Matching-Based Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To enable ever-increasing vehicular applications, heterogeneous vehicular networks (HetVNets) are recently emerged to provide enhanced and cost-effective wireless network access. Meanwhile, edge caching is imperative to future vehicular content delivery to reduce the delivery delay and alleviate the unprecedented backhaul pressure. This work investigates content caching in HetVNets where Wi-Fi roadside units (RSUs), TV white space (TVWS) stations, and cellular base stations are considered to cache contents and provide content delivery. Particularly, to characterize the intermittent network connection provided by Wi-Fi RSUs and TVWS stations, we establish an on-off model with service interruptions to describe the content delivery process. Content coding then is leveraged to resist the impact of unstable network connections with optimized coding parameters. By jointly considering file characteristics and network conditions, we minimize the average delivery delay by optimizing the content placement, which is formulated as an integer linear programming (ILP) problem. Adopting the idea of student admission model, the ILP problem is then transformed into a many-to-one matching problem and solved by our proposed stable-matching-based caching scheme. Simulation results demonstrate that the proposed scheme can achieve near-optimal performances in terms of delivery delay and offloading ratio with low complexity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle