Resource Allocation and Slicing Strategy for Multiple Services Co-Existence in Wireless Train Communication Network
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
Wireless train communication network (WLTCN) is an emerging technology for enabling intelligent rail vehicles. It is responsible for providing train control services (TCS), passenger information services (PIS), and train sensing services (TSS). These services within WLTCN have notably different quality of service (QoS) requirements from traditional telecommunication services. In this paper, to incorporate multiple services in a single WLTCN, we propose a radio access network (RAN) slicing architecture empowered WLTCN to satisfy the demands of services and save bandwidth resource. In particular, the service and slicing models of TCS, PIS, and TSS are investigated. By analyzing the heterogeneous characteristics and QoS requirements of the above services within WLTCN, we exploit the orthogonal multiple access scheme for TCS and PIS and the non-orthogonal multiple access scheme for TSS, respectively. The system bandwidth minimization problem is formulated with slicing resource allocation for TCS, PIS, and TSS and non-orthogonal access grouping for TSS terminals as a mixed-integer nonlinear programming (MINLP). To solve the intractable MINLP, the original problem is transformed and decoupled into the two subproblems. Then, we propose a joint bandwidth optimization and terminal clustering (JBOTC) algorithm to tackle the bandwidth allocation problem with optimal terminal grouping strategy for TSS effectively. The closed-form expressions of the optimal bandwidth allocation strategy for three services are derived. The simulation results illustrate the performance superiority for saving bandwidth of the JBOTC algorithm to the benchmark schemes. Our proposed slicing strategy enables WLTCN to support heterogeneous services co-existence with minimal bandwidth consumption.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 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