A Deep Learning Method for Predictive Channel Assignment in Beyond 5G Networks
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
In Beyond Fifth Generation (B5G) networks, Internet of Things (IoT) and massive Machine Type Communication (mMTC) traffic are anticipated to be offloaded by multi-hop, Device-to-Device (D2D)-enabled relay networks. The relays offer an energy and spectral-efficient solution to the rising problem of spectrum scarcity and overloading of cellular base stations. Moving beyond the conventional paradigm of the relay nodes employing channels on a specific band at a time, in this article, we aim to investigate how to simultaneously leverage multiple bands at a relay node to improve spectral efficiency. We address the challenge associated with dynamic channel conditions in the multi-band relay networks, and envision a deep learning-based predictive channel selection method to solve the problem. A 1-D (one-dimensional) Convolutional Neural Network (CNN) model is employed to predict the suitable channels across multiple bands with the best Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio (SINR). The packets received from the source or previous relay node are scheduled to be transmitted to subsequent relay node/destination based on the best modulation and coding rates to transmit over the predicted band. Our envisioned approach, based on shallow and deep-CNN models, proposes two proactive channel assignment strategies, namely controlled and smart prediction. Our proposal is evaluated with several, comparable machine/deep learning methods. Experimental results, based on datasets, demonstrate encouraging performance of our proposed lightweight deep learning-based proactive channel selection in multi-band relay systems.
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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 | 0,001 |
| 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