Mobile Edge Computing Aided Integrated Sensing and Communication With Short-Packet Transmissions
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.
Notice bibliographique
Résumé
Integrated sensing and communication (ISAC) provides an emerging paradigm for enabling a variety of next-generation wireless services and applications. Due to the limited computation resources on ISAC devices and the latency as well as the reliability requirements, we propose a paradigm of mobile edge computing (MEC) aided ISAC with short-packet transmissions, where multiple ISAC devices adopt short-packet transmissions to offload their sensed radar data to an edge-server for analysis. We adopt the mutual information to measure the performance of radar sensing and quantify the reliability and latency performances for analyzing the radar-data via edge computing. We formulate an energy minimization problem that jointly optimizes the size of each short packet, the duration of each short packet, the computing-capacity allocations of edge-server, the beamforming of the radar sensing and the offloading transmission, while providing guaranteed performances for the radar sensing, the latency for radar-data analysis, and the reliability of offloading transmission. We identify the hierarchical structure of the formulated problem and divide the problem into three subproblems. For both the bottom-layer problem optimizing the computing-capacity allocations of the edge-server and the middle-layer problem optimizing the size of each short packet and the duration of each short packet, we derive their solutions analytically. Finally, for the top-layer problem optimizing the beamforming of the radar sensing and the offloading transmission, we transform it into a difference of convex (DC) problem which can be efficiently solved. We show the performance advantages of our proposed scheme. The simulation results show that our proposed algorithm can outperform the benchmark algorithms.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle