Energy-Aware Hybrid RF-VLC Multiband Selection in D2D Communication: A Stochastic Multiarmed Bandit Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To handle the exponentially growing service expectations from mobile users and circumvent the band switching slow rate, device-to-device (D2D) communication is receiving much research attention in the Internet of Things (IoT). While the emerging D2D nodes can support heterogeneous frequency bands [radio frequency (RF) including 2.4 GHz/5 GHz wireless local area network (WLAN), 38-GHz millimeter wave (mmWave), and visible light communication (VLC)], the physical constraints (e.g., blocking) require the user devices to dynamically switch between the bands in order to avoid the loss of connectivity and throughput degradation. In this article, we investigate an effective online link selection in hybrid RF-VLC scenarios for direct user data handling. First, we model the multiband selection issue as a multiarmed bandit (MAB) problem. The source/relay node acts as a player who gambles to maximize its long-term feedback/reward via selecting suitable arms, i.e., available bands (WLAN, mmWave, or VLC). Then, we propose an online, energy-aware band selection (EABS) methodology by leveraging three theoretically guaranteed MAB techniques [upper confidence bound (UCB), Thompson sampling (TS), and minimax optimal stochastic strategy (MOSS)] to derive optimal band selection policies. Based on these adopted policies, we propose three algorithms, namely, EABS-UCB, EABS-TS, and EABS-MOSS, to implement the EABS strategy, respectively. Extensive simulations demonstrate our proposed algorithms’ superior performance compared to the traditional link selection schemes regarding energy efficiency, average throughput, and convergence rate. In particular, EABS-MOSS emerges as the best algorithm as it exhibits near-optimal performance due to its flexibility to both stochastic and adversarial environments.
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.
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 | 0,000 |
| 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 découle