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Enregistrement W3143629415 · doi:10.1109/tcomm.2021.3068958

Popularity and Size-Aware Caching With Cooperative Transmission in Hybrid Microwave/ Millimeter Wave Heterogeneous Networks

2021· article· en· W3143629415 sur OpenAlexaff
Okechukwu E. Ochia, Abraham O. Fapojuwo

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCacheComputer networkHeterogeneous networkTransmission (telecommunications)Base stationWireless networkAlgorithmWirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a file popularity and size-aware (PSA) caching scheme is proposed for a hybrid heterogeneous network (HetNet) comprising a file server, macro base stations (BSs) operating in the microwave frequency bands, and pico BSs operating in the millimeter wave frequency wave bands. Different than the state-of-the-art size-weighted popularity (SWP) and popularity-based caching schemes that assume equal file size, the file PSA caching scheme utilizes knowledge of the file popularity and size distributions to maximize the network average cache hit probability and the network average success probability subject to the available cache capacity. Moreover, the maximization of the network average success probability is shown to be non-convex and dynamic programming and branch and bound algorithms are employed to circumvent its convexity. New expressions for the optimal file caching probabilities that maximize the network average success probability in noise-limited and interference-limited HetNet scenarios are provided which are evaluated using numerical techniques. The results demonstrate that the proposed file PSA caching scheme provides up to 7% gain in the network average success probability compared to the SWP-based scheme. Lastly, the combination of coded caching with cooperative transmission achieves up to 40% gain compared to a non-cooperative transmission scheme without coded caching.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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