Cross‐layer resource allocation for critical MTC coexistent with human‐type communications in LTE: a two‐sided matching approach
Notice bibliographique
Résumé
Cellular systems present one of the most suitable wireless technologies to efficiently serve critical machine‐type communications (MTC) that require strict quality‐of‐service (QoS) guarantees. Therefore, ultra‐reliable and low‐latency communications is a target use case in the design of the upcoming generations of cellular networks. From the radio resource management perspective, guaranteeing such stringent QoS requirements in long term evolution (LTE) networks is a challenging task, especially in the case of the coexistence of MTC with the human‐type communications (HTC). In this study, the authors address the resource allocation and scheduling problem of critical MTC that coexist with HTC in LTE. The optimisation problem is formulated such that the overall system utility is maximised while fulfilling the different QoS demands of the two sets of users. Utilising the effective bandwidth and effective capacity theories, a cross‐layer design is developed to guarantee the QoS requirements of the critical MTC. For a computationally‐efficient solution of the problem, they formulate it as a two‐sided matching process that can be used as a practical scheduling scheme. To this end, they analyse the convergence, stability, and computational complexity of the proposed methods. Results reveal the close‐to‐optimal performance of the matching‐based scheduling scheme and its superiority to other existing techniques.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».