Role of Blockchain in Spectrum Sharing in B5G Networks Service
Notice bibliographique
Résumé
Beyond 5G (B5G) Networks are envisioned to support a wide range of services with varying data profiles and traffic requirements. Unlike previous generations of wireless communication where improving BW and latency was the main theme, the primary objective of B5G is to provide the flexibility needed to support diverse network services required by different sectors of the industry (also referred to as verticals). One of the key enablers to support the heterogeneous network envisioned as part of the Industry 4.0 revolution is the introduction of unlicensed spectrum bands (mmWave and Terahertz). Optimal utilization of spectrum is crucial for the seamless working of different services in the B5G network. One of the proposals to provide on-demand spectrum usage is to use Blockchain for managing the spectrum. In this paper, we focus on a Blockchain-enabled B5G network for spectrum management. First, we provide a brief introduction to different services envisioned to be part of the B5G network based on the 3GPP vision. Second, we discuss recent work on Blockchain-enabled B5G networks and highlight the pros and cons of the proposals. The objective of this paper is to position Blockchain in the B5G framework and to demystify the pros and cons of using Blockchain focusing on spectrum management. Finally, we perform a simulation to study the effects of spectrum allocation strategies on a Blockchain network size. The results suggest that the strategy of how transactions are allocated in a Blockchain network can have either a positive or negative impact on the overall QoS of a service.
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.
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».