RIS-Enhanced Semantic-Aware Sensing, Communication, Computation, and Control for Internet of Things
Notice bibliographique
Résumé
The joint design of sensing, communication, computing, and control (SC3) is crucial for supporting environment-aware Industrial Internet of Things (IIoT) applications. Considering the uncontrollable wireless propagation environments and limited spectrum resources, wireless communication performance often becomes the primary design bottleneck for such an integrated system. To address this challenge, this paper presents a design framework for reconfigurable intelligent surface (RIS)-enhanced semantic-aware SC3networks, where RIS and semantic communication technologies are employed to improve wireless communication efficiency. To facilitate real-time closed-loop control, we further formulate a weighted sum execution latency minimization problem, while imposing constraints on maximum execution latency and energy consumption of individual IoT device, as well as minimum information entropy to meet specific control requirements measured by linear quadratic regulator cost. In addition, the design framework aims at optimizing bandwidth allocation, RIS phase shift matrix, time scheduling, transmit power, and CPU-cycle frequency for IoT devices and the base station (BS). To handle the coupled multi-dimensional optimization variables, the block coordinate descent method is utilized to decompose the formulated problem into more tractable subproblems, which are then solved using a penalty-function-based approach and geometric programming technique. Simulation results demonstrate the performance advantages achieved by our proposed method compared to several benchmark approaches. Additionally, we explore the impact of various parameters on SC3systems, offering deeper insights and meaningful research observations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».