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J-GLOBAL ID：201902254608265477   整理番号：19A0987082

キャッシング超高密度ネットワークにおけるマルチ要求連想モデル(MRAM)のためのカバレージ解析【JST・京大機械翻訳】

Coverage Analysis for Multi-Request Association Model (MRAM) in a Caching Ultra-Dense Network

著者 (2件)： Khan Komal S. (Wireless Networking Group from the School of Electrical and Information Engineering, The University of Sydney, Sydney, NSW, Australia) ,  Jamalipour Abbas (Wireless Networking Group from the School of Electrical and Information Engineering, The University of Sydney, Sydney, NSW, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Vehicular Technology  (IEEE Transactions on Vehicular Technology)
巻： 68  号： 4  ページ： 3882-3889  発行年： 2019年 
JST資料番号： C0244A  ISSN： 0018-9545  CODEN： ITVTAB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,超高密度小セルネットワークの性能に及ぼす複数の要求ベースのユーザ関連モデルの影響を調べた。ここでは,ファイルの空間的人気に従って,異なる小セルにおいて人気のあるファイルがキャッシュされるキャッシュを可能にする小セルネットワークを考察した。従来のモデルとは異なり,ユーザが単一の近くの小セルに要求されるように,マルチ要求ベースのユーザ関連モデル(MRAM)を提案した。このモデルでは,ユーザは,ファイル要求を送るために,近隣と呼ばれるその近傍で複数の小セルを選択する。小セルレベルでユーザに提供するために,近隣のこの部分集合は同時に要求ファイルを探索する。これは,キャッシュヒット率を増加させ,最終的にバックホール輻輳を軽減する,改善されたカバレッジ確率をもたらす。さらに,異なるカバレッジパターンを考慮することによりカバレッジ確率を利用し,これらのカバレッジシナリオに基づいて閉形式表現を導出した。具体的には,このような多重要求モデルの性能が,異なる領域におけるユーザの動きにより改善されることを具体的に示した。MRAMから得られた利得を,ネットワークシミュレーションと同様に数値シミュレーションを通して被覆確率の観点から定量化した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多重化 ,  利得 ,  *ネットワーク ,  被覆 ,  部分集合 ,  キャッシュメモリ
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  ネットワークシミュレーション ,  閉形式 ,  キャッシュヒット率 ,  *カバレッジ【プログラム検証】 ,  高密度 ,  *キャッシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (8件)： キャッシング ,  高密度 ,  マルチ ,  連想 ,  モデル ,  MRAM ,  カバレージ ,  解析