When Mobile-Edge Computing (MEC) Meets Nonorthogonal Multiple Access (NOMA) for the Internet of Things (IoT): System Design and Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Mobile-edge computing (MEC) is considered as a promising technology to enable low latency applications while consuming less energy, and nonorthogonal multiple access (NOMA) is regarded as a hopeful method of increasing spectrum efficiency and the wireless network capacity. In this article, we consider a NOMA-MEC-based Internet-of-Things (IoT) network, and propose a joint optimization framework to maximize the effective system capacity, i.e., the number of IoT devices whose tasks are processed successfully, and meanwhile to maximize the total energy saving. First, we concentrate on improving the effective system capacity from the wireless side by introducing NOMA, and from the IoT device side by task offloading decision optimization, where distributed optimization is conducted and closed-form solution is obtained. Then, we maximize the total energy saving also from two aspects, i.e., the device-side computation resource allocation, and the wireless side joint admission control, user clustering, orthogonal subcarrier assignment, and transmit power control, where we resort to graph theory and propose a low-complexity heuristic algorithm to solve it. Abundant simulation results demonstrate our proposed joint optimization algorithm performs well in both effective system capacity optimization and energy saving maximization.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».