Hybrid NOMA-FDMA Assisted Dual Computation Offloading: A Latency Minimization 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
Edge computing has been considered as a promising solution for enabling computation-intensive yet latency-sensitive applications at resource-constrained wireless devices (WDs). In this paper, exploiting the advanced small-cell dual connectivity (DC), we investigate a paradigm of dual computation offloading in which a WD can simultaneously offload partial workloads to a cloudlet-server co-located at the macro base station (MBS) and an edge-server (ES) co-located at a small-cell based station (SBS). To facilitate the multi-user dual computation offloading, we exploit a hybrid model of non-orthogonal multiple access (NOMA) and frequency division multiple access (FDMA). Specifically, due to the SBSs’ limited channel resources, we consider that the WDs form different NOMA-groups for offloading their respective workloads to different SBSs, which improves the spectrum efficiency. Meanwhile, all WDs use FDMA for offloading their workloads to the MBS, which avoids the WDs’ co-channel interference. We formulate a joint optimization of the WDs’ partial offloading decisions, their FDMA transmission to the MBS, different NOMA-groups’ transmission to the SBSs, as well as the computing-rate allocation of the ESs and the cloudlet-server, with the objective of minimizing the overall latency for completing all WDs’ workloads. Despite the strict non-convexity of the joint optimization problem, we propose a layered yet cell-based distributed algorithm for obtaining the optimal dual offloading solution. Based on the optimal dual offloading solution, we further investigate how to properly group WDs into different NOMA-groups for offloading workloads to the corresponding SBSs, and propose a cross-entropy based learning algorithm for finding the optimal NOMA grouping scheme. Numerical results are finally provided to validate the effectiveness and efficiency of our proposed algorithms.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle