Digital Twin-Assisted Load-Balanced User Association and AoI-Aware Scheduling in IoT Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a digital twin (DT) assisted-user device (UD)-base station (BS) association for cellular-supported internet of things (IoT) networks, and scheduling of uplink transmission of these devices to their associated BSs considering the age of information (AoI). Unlike existing work, we consider the scenario of a main base station (MBS) and several smaller base stations (SBSs), which is suitable for 5G and beyond 5G technology. We propose a novel Q-learning-inspired algorithm for simultaneous uplink throughput maximization and load balancing among the different BSs to associate the UDs away from the MBS and distribute them evenly between the SBSs as much as possible. We further take into account the maximum UD-association limit and limited coverage radius of each BS, which makes it closer to a realistic scenario. Another contribution is the proposal and analysis of heuristics-based scheduling of the UDs transmission to their respective BSs with the aim to reduce the overall AoI. Scheduling is important as many applications in the IoT networks require near-time or near-real-time updates for taking timely decisions and maintaining acceptable performance and safety levels. The AoI is an effective metric for the timeliness of information at a receiver, and the computational simplicity of the heuristics-based approach ensures that the scheduling decisions are taken promptly. Simulations results and comparison with several benchmark methods show that the proposed solution can achieve load balancing with a slight degradation in the cumulative maximum achievable throughput achieved in the network. The results also provide valuable insights into the joint performance of the proposed model and the benchmark UD-BS association and scheduling solutions with different packet generation rates for transmission by the UDs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».