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Enregistrement W4319663698 · doi:10.1109/lnet.2023.3243605

Optimizing Information Freshness in RIS-Assisted Non-Orthogonal Multiple Access-Based IoT Networks

2023· article· en· W4319663698 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Networking Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésCluster analysisTelecommunications linkMathematical optimizationComputer scienceConvex optimizationMatching (statistics)Regular polygonOptimization problemInternet of ThingsPower (physics)Matching pursuitMathematicsAlgorithmArtificial intelligenceCompressed sensingComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This letter investigates the benefits of integrating reconfigurable intelligent surface (RIS) on minimizing the average sum age of information in uplink NOMA-based IoT networks. A problem is formulated to optimize the RIS configuration, the transmit power of IoT devices (IoTDs) and their clustering policy. The formulated problem is a mixed-integer non-convex one, and in order to solve it, we obtain first the RIS configuration by resorting to difference-of-convex and successive convex approximation. Afterwards, the joint power allocation and clustering problem is solved using the concept of bi-level optimization and is decomposed into an outer IoTDs clustering problem and an inner power allocation problem. Optimal closed-form expressions are derived for the inner problem and one-to-one matching is employed to solve the outer one. Numerical results demonstrate the performance superiority of our scheme.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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