Zero SolarWing: A Net-Zero Solar Wind-Powered UAV-Enabled RIS System for URLLC Services in 6G Compute First Networks
Notice bibliographique
Résumé
The transition to sixth-generation (6G) networks demands innovative solutions to address the challenges of energy efficiency, ultra-reliable low-latency communications (URLLC), and sustainable network architectures. Recently, Compute First Networking (CFN) has emerged as a transformative paradigm, enabling efficient integration of computation and communication while addressing critical issues such as energy efficiency and system reliability. In response to these imperatives, the integration of net-zero solar wind-powered unmanned aerial vehicle (UAV)-assisted reconfigurable intelligent surface (RIS) with CFN systems emerges as a pivotal solution for enabling URLLC services. This integration not only meets stringent computation requirements but also minimizes environmental impact, paving the way for sustainable and reliable next-generation networks. In addressing this challenge, our proposed solution, named Zero SolarWing, harnesses renewable energy sources, specifically solar and wind power, to sustainably power UAV coupled with RIS technology. This innovative integration not only reduces carbon emissions but also enhances ultra-high reliability. Our approach includes the formulation of a minimization problem aimed at mitigating total decoding error subject to blocklength allocation and UAV positioning. Through comprehensive simulation studies, we demonstrate the convergence and superior performance of our proposed method compared to fixed benchmarks. Lastly, we show feasibility of our approach in achieving a net-zero system where harvested and consumed energies are equivalent as well as attaining optimal UAV positioning to minimize total decoding error.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».