Civil Aircrafts Augmented Space–Air–Ground-Integrated Vehicular Networks: Motivation, Breakthrough, and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
In order to meet mobile users’ unprecedented communication demands and the goal of global seamless communication, space–air–ground-integrated networks (SAGINs) have attracted lots of attention in recent years. The existing works related on air segment mainly discussed unmanned aerial vehicles (UAVs), airships, and balloons near the space. However, they neglected many other valuable resources, such as civil aircrafts (CAs). Moreover, communication problems for remote areas and emergency scenarios (such as disasters and hot-spot areas) have not been solved thoroughly. Motivated by these facts, we introduce CAs to enhance the current SAGIN and present a novel architecture called “CAs augmented space–air–ground-integrated vehicular networks” (CAA-SAGIVNs). The proposed network architecture makes breakthrough in three main aspects: 1) a normal network architecture; 2) collaboration with multiple sky access platforms (SAPs); and 3) service-oriented fair allocation. Although CAA-SAGIVN can bring out many benefits, it also faces more challenges due to its high mobility and cross-layer characteristics. Therefore, we provide an exhaustive review of state-of-the-art works on modeling, mobility management, solutions of service-oriented allocation in SAGIN. On the basis of the preliminary investigation and discussion, some open issues are identified as possible future research directions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».