UAV-Assisted Data Transmission in Blockchain-Enabled M2M Communications with Mobile Edge Computing
Notice bibliographique
Résumé
Recently, the development of the internet of Things (ioT) provides plenty of opportunities and challenges in various fields. As an essential part of ioT, machine-to-machine (M2M) communications open a novel way that machine-type communication devices (MTCDs) are connected and communicated without any human intervention. However, when ioT infrastructures are destroyed, network services will be disrupted. Then it is difficult for the MTCDs located in remote areas to restore communication by themselves immediately. To cope with these problems, in this article, we introduce some promising technologies such as unmanned aerial vehicles (UAV), blockchain and mobile edge computing (MEC) to ensure data transmission, security and reliability in damaged M2M communications networks. Meanwhile, we propose a joint optimization framework to maximize both data computation capacity and throughput of blockchain systems, and formulate it as a Markov decision process (MDP). in order to solve the dynamic and complicated optimization problem, dueling deep Q-network (DQN) is adopted, so that the optimal selection and decision can be made to achieve maximum system rewards. Simulation results with different system parameters show that our proposed framework can improve the system performance effectively compared to the existing schemes. Finally, open research issues and challenges are discussed for UAV-assisted M2M communications.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».