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Enregistrement W4387587787 · doi:10.1109/ojcoms.2023.3323410

Enhanced Hybrid Automatic Repeat Request Scheduling for Non-Terrestrial IoT Networks

2023· article· en· W4387587787 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 Open Journal of the Communications Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT Networks and Protocols
Établissements canadiensSemtech (Canada)Ericsson (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceScheduling (production processes)3rd Generation Partnership Project 2Internet of ThingsComputer networkCellular networkThroughputTelecommunications linkDistributed computingTelecommunicationsWirelessComputer securityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-terrestrial networks (NTNs) complement their terrestrial counterparts in enabling ubiquitous connectivity globally by serving unserved and/or underserved areas of the world. Supporting enhanced mobile broadband (eMBB) data over NTNs has been extensively studied in the past. However, focus on massive machine type communication (mMTC) over NTNs is currently growing. Evidence for this are the work items included into the 3rd generation partnership project (3GPP) agenda for commissioning standards for Internet-of-Things (IoT) communications over NTNs. Supporting mMTC in non-terrestrial cellular IoT (C-IoT) networks requires jointly addressing the unique challenges introduced in NTNs and C-IoT communications. In this paper, we tackle one such issue caused due to the extended round-trip time and increased path loss in NTNs resulting in a degraded network throughput. We propose smarter transport blocks scheduling methods that can increase the efficiency of resource utilization. We conduct end-to-end link-level simulations of C-IoT traffic over NTNs. Our numerical results of throughput show the improvement in performance achieved using our proposed solutions against legacy scheduling methods.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,279 · 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