Energy efficient target set selection and buffer management for D2D mobile data offloading
Notice bibliographique
Résumé
Data offloading offers a significant solution to the problem of explosive rise in mobile data traffic. A naive approach would be to utilize the infrastructure (cellular tower, WiFi, femtocell) or other mobile devices to offload data. However, increasing the number of a cellular towers, WiFi, or femtocells is costlier deal for data delivery. Recently, device-to-device (D2D) paradigm of data communication has emerged out as one of the most promising solutions to deal with cost effective cellular traffic offloading. D2D communication provides a direct communication link between closely located mobile users. Another significant feature of D2D is its content centric nature, which makes it useful in data offloading. In this paper, we have addressed the issue of data offloading in mobile devices and proposed a hybrid model of D2D communication with ad-hoc nature. The paper also considers the issues like memory constraints of the devices, pruning of replicated messages and energy efficiency to increase the lifetime of the battery. Considering all the constraints and trade off, we have modeled our problem into optimal target selection problem and distributed community detection problem, both of which are NP-hard. We propose a clustering algorithm to optimize the cooperative mobile nodes. The proposed algorithm uses the betweenness centrality and k-means for optimizing target set section. Our proposed algorithm requires less time in terms of computational complexity with limited space. We compare it with the community-based approach in terms of load transferred for varying target set sizes for validation. The simulation results of the suggested algorithm may reduce the energy requirements up to 16.7% and is able to accommodate 80% more traffic as compared to the community-based algorithm.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».