Device and Network Coordination for Opportunistic Utilization of Radio Resources in 3D Networks
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
Device and network coordination is critical for efficient radio resource (RR) utilization while meeting Quality of Service (QoS) requirements in heavily congested future heterogeneous wireless networks featured with 3-Dimensional (3D) small cells (SCs). Device and network coordination assisted opportunistic and coordinated use of RRs in distinct bands could dramatically improve the spectrum utilization in these networks. In this study, overall communication performance enhancement through better utilization of opportunistically available spatially distributed RRs in a 3D SC is addressed considering two co-located networks operated in licensed band (LB) and unlicensed band (UB) while jointly accounting for several related factors like 3D spatial positions and QoS requirements of the devices. To confront this problem, a device and network coordination assisted solution is developed using Q-learning and Slotted-ALOHA principles. Then, to maintain performance standards, device and network coordination aided scheduling, power control and access prioritization schemes are discussed. Subsequently, regret based learning assisted algorithm is presented for the UB to optimally utilize RRs. In these solutions, both device-network and network-network interactions are considered. In results, approximately 75% better overall coordination efficiency over conventional methods is shown at the initial iterations for the scenarios with the highest device density demonstrating attractive performance.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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