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Enregistrement W4322501854 · doi:10.3390/drones7030163

Files Cooperative Caching Strategy Based on Physical Layer Security for Air-to-Ground Integrated IoV

2023· article· en· W4322501854 sur OpenAlex
Weiguang Wang, Hui Li, Yang Liu, Wei Cheng, Rui Liang

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

RevueDrones · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUAV Applications and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shaanxi ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceCacheBackhaul (telecommunications)Computer networkEavesdroppingPhysical layerCache algorithmsWirelessCPU cacheBase stationOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobile edge cache (MEC)-enabled air-to-ground integrated Internet of Vehicles (IoV) technology can solve wireless network backhaul congestion and high latency, but security problems such as eavesdropping are often ignored when designing cache strategies. In this paper, we propose a joint design of cache strategy and physical layer transmission to improve the security offloading ratio of MEC-enabled air-to-ground IoV. By using the random geometry theory and Laplace transform, we derive the closed-form expression of the network security offloading ratio, which is defined as the probability that the request vehicle (RV) successfully finds the required file around it and obtains the file with a data rate larger than a given threshold. During the file acquisition process, we collectively consider the impact of the successful connection and secure transmission in the vehicle wireless communication. Then, we establish an optimization problem for maximizing the network security offloading ratio, in which the cache strategy and the secure transmission rate are jointly optimized. Furthermore, we propose an alternating optimization algorithm to solve the joint optimization problem. Simulation experiments verify the correctness of our theoretical derivation, and prove that the proposed cache strategy is superior to other existing cache strategies.

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 candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,248 · 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