Two-Level Soft RAN Slicing for Customized Services in 5G-and-Beyond Wireless Communications
Notice bibliographique
Résumé
In this article, a two-level soft-slicing scheme is proposed for 5G-and-beyond radio access networks to support ultrareliable and low-latency communications (URLLC) and enhanced mobile broadband (eMBB) services with delay/reliability and throughput requirements, respectively. At the network level, we first determine the number of radio resources required for eMBB services and analyze the delay violation probability for URLLC services. Then, an integer nonlinear program is formulated for the network-level resource preallocation. Since the formulated problem is NP-complete, a low-complexity heuristic algorithm is proposed to obtain near-optimal solutions. Given the preallocated resources at each gNodeB (gNB), a gNB-level resource scheduling scheme is designed to enable real-time resource sharing among URLLC services considering the reliability and delay requirements. Simulation results show that the proposed soft-slicing scheme meets stringent quality-of-service requirements for both URLLC and eMBB services and achieves high resource utilization efficiency when compared with conventional hard resource slicing schemes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».