On the Spatio-Temporal Analysis and Optimization of AoI in Cell-Free IIoT Networks
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
Cell-free massive multiple-input multiple-output (mMIMO) architecture is a promising solution for Industrial Internet of Things (IIoT) because it not only provides massive connectivity but also eliminates the traditional cell edges. Considering the heterogeneous traffic and requirements in the industry, in this paper, we propose a device priority-aware resource allocation policy under cell-free mMIMO IIoT networks. Specifically, we design a priority-aware frame structure that can be used to provide differentiated age of information (AoI) guarantees for devices of different priorities and locations. To characterize the proposed policy, we develop a general analysis framework to evaluate the signal-to-interference ratio meta distribution and the average AoI of a generic device. The framework captures multiple main features under wireless IIoT networks, including cell-free mMIMO architecture, frame structure, finite-sized geographic areas, densely deployed devices, device priority, retransmission, and interaction among different transmission links. The analytical framework is validated by simulations. Based on the analysis, we study a mean-variance optimization problem to improve the network average AoI, while guaranteeing the average AoI per device. Numerical results show that the proposed frame structure works effectively in enhancing the AoI performance of cell-free IIoT networks.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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