Digital Twin-Assisted Space-Air-Ground Integrated Multi-Access Edge Computing for Low-Altitude Economy: An Online Decentralized Optimization Approach
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of space-air-ground integrated multi-access edge computing (SAGIMEC) networks opens a significant opportunity for the rapidly growing low altitude economy (LAE), facilitating the development of various applications by offering efficient communication and computing services. However, the heterogeneous nature of SAGIMEC networks, coupled with the stringent computational and communication requirements of diverse applications in the LAE, introduces considerable challenges in integrating SAGIMEC into the LAE. In this work, we first present a digital twin-assisted SAGIMEC paradigm for LAE, where digital twin enables reliable network monitoring and management, while SAGIMEC provides efficient computing offloading services for Internet of Things sensor devices (ISDs). Then, a <underline xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><b>j</b></u>oint <underline xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><b>s</b></u>atellite selection, <underline xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><b>c</b></u>omputation offloading, <underline xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><b>c</b></u>ommunication resource allocation, <underline xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><b>c</b></u>omputation resource allocation and uncrewed aerial vehicle (UAV) trajectory <underline xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><b>c</b></u>ontrol optimization problem (<inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$\text{JSC}^{4}\text{OP}$</tex-math></inline-formula>) is formulated to maximize the quality of service (QoS) of ISDs. Given the complexity of <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$\text{JSC}^{4}\text{OP}$</tex-math></inline-formula>, we propose an online decentralized optimization approach (ODOA) to address the problem. Specifically, <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$\text{JSC}^{4}\text{OP}$</tex-math></inline-formula> is first transformed into a real-time decision-making optimization problem (RDOP) by leveraging Lyapunov optimization. Then, to solve the RDOP, we introduce an online learning-based latency prediction method to predict the uncertain system environment and a game theoretic decision-making method to make real-time decisions. Finally, theoretical analysis confirms the effectiveness of the ODOA. b Simulation results show that the proposed ODOA outperforms various benchmark approaches and improves the QoS of ISDs by at least 14.5% compared to deep reinforcement learning (DRL)-based approaches, thereby validating the superiority of the proposed approach.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».