Using Mobility for Agility: Enhancing Wireless Networks with Aerial Access Nodes and User Involvement
Notice bibliographique
Résumé
Considering numerous futuristic applications that will be enabled by wireless networks, one may wonder the essence of the next evolution in wireless networks.Recently, concepts and technologies such as polar codes, wireless network virtualization, millimeter wave communications, and non-orthogonal multiple access have emerged as new enablers.They provide promising solutions for significant problems by enhancing capacity, flexibility, and spectrum usage.However, they cannot address precisely the most needed new capability to handle diverse applications without relying on to gross over-engineering: Agility.This study proposes a new solution to dramatically improve agility without leaning on overengineering: Using mobility for agility, where the inherent support of wireless networks for user terminal mobility is used to support the mobility of access points.In addition, we propose to influence the user demand in space and time to flexibly shape the network from both sink and source perspectives.We propose the spatial network configuration (SNC) scheme, which utilizes dronebase-stations (drone-BSs) to re-configure topology of access points, and user-in-the-loop (UIL) to influence demand of users.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, we thoroughly investigate efficient utilization of drone-BSs from placement methods to refinements on air-to-ground channel modeling.To further exploit drone-BSs, we influence locations of users via the UIL method, which aims at influencing mobility of the users by offering incentives.Finally, we investigate the SNC scheme with a holistic approach and propose the drone management framework.We show that the integration methods severely affect the network performance when wireless access virtualization is applied.Furthermore, we survey the latest developments in 3GPP 5G Release-16 standardization to discuss the capabilities and shortcomings of current and I am deeply grateful for my PhD studies, which enhanced my life both professionally and personally, with the help of many amazing people, among which certainly my supervisor Prof. Halim Yanikomeroglu comes first.His generous support, strong professionalism, exemplary attitudes, profound knowledge, and patience have guided this thesis for the more visionary and myself for the better.Huawei Technologies Canada research and development team has provided fundamental support, the most valuable discussions, and nonesuch guidance for the completion of this thesis, specially Dr.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».