Diverse and Differentiated QoS Provisioning for 6G Communications via Demand-Aware Prioritization and DEI-Based Resource Allocation
Notice bibliographique
Résumé
To address the challenges of device diversity and service heterogeneity in human and machine-type communications, a predominant approach in future networks is to serve users by differentiated quality-of-service (QoS) categories. However, due to exacerbated conflicts among concurrent services for constrained resources, 6G networks call for more inclusive and equitable QoS provisioning strategies. This paper proposes a novel service provisioning framework empowered by demand-aware prioritization mechanism and diversity, equity, inclusion (DEI)-based resource allocation. Particularly, the proposed scheme discerns heterogeneous users’ resource needs by customized utility models according to specific service categories and requirements. By considering demand-aware priorities for individual users, we propose a DEI-based metric evaluated by the weighted mean-variance tradeoff of network-wide user utilities. Our overall objective is to maximize the long-term DEI value in multi-dimensional multiple-access (MDMA) network. To address this NP-hard problem, we design an alternate optimization framework wherein the subchannel and power allocation are solved by matching theory and sequential quadratic programming (SQP) algorithm. Simulations verify the proposed scheme can inclusively support all users of differentiated service categories with higher average utility and smaller inter-user disparity. Furthermore, the DEI method can adaptively accommodate and prioritize diverse QoS demands based on individualized service requirements and dynamic resource conditions.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».