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Enregistrement W4408122333 · doi:10.3390/electronics14051016

Joint Task Offloading and Resource Scheduling in Low Earth Orbit Satellite Edge Computing Networks

2025· article· en· W4408122333 sur OpenAlexaff
Jinhong Li, Rong Chai, Kang’An Gui, Chengchao Liang

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Communication Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow earth orbitSatelliteComputer scienceScheduling (production processes)Joint (building)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionTask (project management)Real-time computingAerospace engineeringTelecommunicationsEngineeringSystems engineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In view of the future of the Internet of Things (IoT), the number of edge devices and the amount of sensing data and communication data are expected to increase exponentially. With the emergence of new computing-intensive tasks and delay-sensitive application scenarios, terminal devices need to offload new business computing tasks to the cloud for processing. This paper proposes a joint transmission and offloading task scheduling strategy for the edge computing-enabled low Earth orbit satellite networks, aiming to minimize system costs. The proposed system model incorporates both data service transmission and computational task scheduling, which is framed as a long-term cost function minimization problem with constraints. The simulation results demonstrate that the proposed strategy can significantly reduce the average system cost, queue length, energy consumption, and task completion rate, compared to baseline strategies, thus highlighting the strategy’s effectiveness and efficiency.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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