End-to-End Resource Slicing for Coexistence of eMBB and URLLC Services in 5G-Advanced/6G Networks
Notice bibliographique
Résumé
We study the problem of end-to-end (E2E) network slicing, i.e., joint slicing of the radio access network (RAN) and core network (CN), for the coexistence of enhanced mobile broadband (eMBB) and ultra-reliable and low latency communication (URLLC) services in future generation cellular (e.g., 5G-Advanced/6G) networks. The E2E resource slicing problem is defined as a mixed-integer non-linear programming problem to minimize the E2E energy consumption and the cost of utilized resources. To overcome the difficulty of solving this problem, we decompose it into two sub-problems, namely, RAN resource allocation (RRA) and CN resource allocation (CRA) problems. In both RRA and CRA problems, the existence of binary variables makes them intractable. To tackle this difficulty, we relax the binary variables by introducing penalty functions. Then, we make the RRA and CRA problems convex by employing the majorization-minimization approximation method. Via simulation results, we compare our proposed joint RAN and CN resource allocation algorithm (JRCRA) with the disjoint solution where RAN and CN resources are allocated to users separately. The joint allocation of resources in the RAN and CN has the advantage that the E2E tolerable latency of users can be flexibly divided between RAN and CN. In contrast, if resources in RAN and CN are allocated separately, a predefined part of the E2E tolerable latency should be considered as the tolerable latency in RAN and CN. The simulation results illustrate that our proposed JRCRA algorithm obtains a 34% improvement in energy consumption and a 24% improvement in cost compared to the disjoint one. Moreover, via simulation results, we illustrate that in comparison with existing algorithms, our proposed JRCRA obtains a higher performance. Besides, simulation results confirm that JRCRA reaches a close performance to the optimal solution.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».