Energy-Aware Cross-Layer Offloading in Fog-RANs Using Network Coded Device Cooperation
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies a Fog Radio Access Network (F-RAN) architecture that utilises the increasing storage and device-to-device communication capacities of users' smart devices (referred to as F-UEs) in order to reduce the time that the central processing unit (referred to as BBU) has to spend to serve these F-UEs and thus, increases the system's capacity. Indeed, these F-UEs can employ these capacities in cooperatively serving each other's file requests, as long as the F-UEs have the files in their storage, rather than always receiving them through the BBU. In addition, network coding (NC) can be employed to minimize the communications among the F-UEs and from the BBU to further offload the BBU resources and reduce the energy consumed in F-UEs' cooperation. This paper develops an algorithm for scheduling the file encoding and transmissions both among half-duplex F-UEs and from the BBU to minimise the consumed time-frequency resources from the BBU given constraints on the energy consumed by each F-UE for their cooperation to help preserve their battery life. The influence of the energy constraint on BBU offloading is investigated and the performance of the system under a variety of settings is evaluated through extensive simulations. The benefit of using NC is shown and the ability of the F-UEs to transmit with different power levels is also studied and shown to considerably impact the number of cooperating F-UEs and the BBU offloading.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».