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Enregistrement W4405846276 · doi:10.1109/tvt.2024.3523430

Digital Twin-Enabled Task-Driven UAV Communications Under Uncertainty

2024· article· en· W4405846276 sur OpenAlexaff
Bowen Wang, Yanjing Sun, Octavia A. Dobre, Long D. Nguyen, Trung Q. Duong

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Science and Technology Major ProjectNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTask (project management)Computer scienceEngineeringTelecommunicationsSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficient task information interaction is the key to unmanned aerial vehicle (UAV) swarm collaboration. However, the driving force of both the spatial-temporal correlation and physical-virtual interaction has not been fully considered in existing works. In this paper, we aim to utilize the advanced digital twin technology to realize the efficient information interaction between the physical and virtual layers for UAV swarm collaboratively performing various tasks. Considering the driving force of both task correlation and transmission timeliness, the physical-virtual interaction link selection problem is formulated under uncertain estimation deviations in the form of interval number. To address this challenging problem, we first utilize the interval optimization for transforming the uncertain utility values to the certain preference orderings in matching theory, and then propose an interval rank-maximal matching algorithm to make predictive link selection based on unilateral preference information. Simulation results confirm that our proposed method can improve the interaction efficiency significantly under uncertainty.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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