Optimizing Resource Allocation and Scheduling towards FRMCS and GSM-R networks coexistence in Railway Systems
Notice bibliographique
Résumé
The actual railway communication system used in Europe for high-speed trains (HST) is called the GSM-R system, which is a communication system based on 2G infrastructure. This system is meant to be replaced by a new system based on 5G NR infrastructure called the Future Railway Mobile Communication System (FRMCS) by 2030. For the next years, both systems will probably coexist in the same frequency band since the migration from GSM-R to FRMCS is planned to be done progressively until the GSM-R system is completely shut down, mainly due to safety and budget constraints. In this paper, we study the resource allocation for the FRMCS system sharing the same frequency band as the already deployed GSM-R system. We formulate the resource allocation problem as an integer linear problem (ILP), known to be NP-hard. To solve it in a reasonable time, we propose a scheduling algorithm, called Intelligent Traffic Scheduling Preemptor (ITSP), that allocates resources for the different FRMCS traffic types considered (critical traffic and performance traffic) in the same frequency band with the GSM-R system. Our algorithm is channel quality Indicator (CQI) aware and uses the preemption mechanism in 5G NR standards to optimize the resource allocation for the FRMCS system without impacting the actual GSM-R resource allocation in the context of the white space concept.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».