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Enregistrement W4402834619 · doi:10.1109/vtc2024-spring62846.2024.10683459

Integrated Computation Offloading, UAV Trajectory Control, and Resource Allocation Against Jamming in SAGIN

2024· article· en· W4402834619 sur OpenAlexaff
Minh Dat Nguyen, Wessam Ajib, Wei‐Ping Zhu, Güneş Karabulut Kurt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUAV Applications and Optimization
Établissements canadiensConcordia UniversityPolytechnique MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJammingTrajectoryComputer scienceResource allocationComputationResource management (computing)Computation offloadingResource (disambiguation)Distributed computingComputer networkComputer securityInternet of ThingsAlgorithmEdge computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we study the computation offloading problem against an active attacker in space-air-ground integrated networks (SAGIN), where joint optimization of partial computation offloading, unmanned aerial vehicle (UAV) trajectory control, computation and resource allocation is performed. Our design aims to minimize the maximum computation time of individual tasks among ground users while satisfying energy consumption constraints. To tackle the underlying non-convex optimization problem, we use the alternating optimization approach to iteratively solve three sub-problems, namely, partial offloading control and bit allocation over time slots, computation resource and bandwidth allocation, and UAV trajectory control, until convergence. Furthermore, the successive convex approximation method is employed to solve the non-convex sub-problems and improve the resilience of the SAGIN against active attacks. Via extensive numerical studies, we illustrate the effectiveness of our proposed design compared to baselines under the effect of an active attacker.

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 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)0,000
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 enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,195 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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