Stochastic Delay Guarantees for Devices With Dual Connectivity
Notice bibliographique
Résumé
Dual connectivity (DC) is a feature that allows dual-wireless interface devices to concurrently utilize radio resources from two different wireless network technologies. The aggregate data rate achievable using DC is expected to enhance application performance and user experience if the radio resources of contributing wireless networks are efficiently allocated. Moreover, with the current 5G deployment stage, DC is envisioned as a promising solution to address the 5G coverage holes using the existing 4G long-term evolution (LTE) infrastructure. This article presents an approach to provide statistical delay guarantees for delay-sensitive applications running on devices with DC. We propose a stochastic delay-based DC analytical model using the effective bandwidth concept. The model is applied to two case studies, namely, LTE-WiFi connectivity (licensed with nonlicensed) and 5G-LTE connectivity (intergeneration). The proposed model is used as a tool for effective resource allocation by obtaining the optimal uplink traffic share for each network that minimizes the delay violation probability or data transmission cost. Furthermore, using the analytical model, an algorithm for node admission control (NAC) is developed for DC networks. Our simulation results demonstrate that the proposed model and the NAC algorithm can efficiently allocate resources with stochastic delay guarantees for DC networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».