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Enregistrement W4294805331 · doi:10.36227/techrxiv.20731843

Multi-Operator Dynamic Spectrum Sharing for Wireless Communications: A Consortium Blockchain Enabled Framework

2022· preprint· en· W4294805331 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAge of Information Optimization
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaChina Association for Science and Technology
Mots-clésStackelberg competitionComputer scienceBlockchainWirelessComputer networkQuality of serviceRevenue sharingLatency (audio)RevenueWireless networkDistributed computingTelecommunicationsComputer securityBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>To enable secure and efficient dynamic spectrum sharing (DSS) with guaranteed revenue and quality of service (QoS) in future wireless communications, we present a consortium blockchain-based DSS framework, where the regulators supervise the whole process of DSS, and thus the revenue of each participant can be guaranteed. Each mobile network operator (MNO) on the chain can adaptively act as a spectrum provider or spectrum requestor based on their demand, and the spectrum resource allocation is recorded on the chain with a smart contract. The optimal spectrum pricing and buying strategies are solved based on a multi-leader multi-follower (MLMF) Stackelberg game model, and the equilibrium is solved with the proposed algorithm. We then build a prototype with Hyperledger Fabric consortium blockchain, and the average {latency is} evaluated. Simulations and prototype evaluations validate the feasibility of blockchain-based DSS and show that the average latency increase with the participants, which provides useful insights for real applications.</p>

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,270 · 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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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