Value of Service Maximization in Integrated Localization and Communication System Through Joint Resource Allocation
Notice bibliographique
Résumé
The rapid proliferation of smart devices and Internet of Things (IoT) applications have brought significantly increased demands for concurrent sensing, localization and communication services. To achieve multiple functions concurrently, new unified wireless systems including integrated localization and communication (ILAC) and integrated sensing and communication (ISAC) are facing the fundamental challenge of integrative resource allocation among coexisting functions and services. In addressing this challenge, an ILAC system based on the efficient allocation of the common hardware and radio resource pool for localization and communication is proposed. A novel concept, termed Value of Service (VoS), is coined to maximize the unified performance of ILAC system for diverse service provisioning including localization accuracy and communication data rate. Furthermore, the bandwidth and temporal resource allocation problem is formulated for ILAC to maximize its VoS. Specifically, the problem is treated as a mixed-integer nonlinear problem solved by an iterative joint resource allocation (JRA) strategy. In each iteration, the resource allocation is decomposed into two steps. Firstly, the bandwidth resource is optimized with a Kelly mechanism-based continuous allocation method followed by discretization. Secondly, the temporal resource is assigned with the aid of an adaptive particle swarm optimization (PSO)-based approach. Simulation results demonstrate the significant superiority of our proposed VoS evaluation metric and JRA method in ILAC system under limited resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».