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J-GLOBAL ID：202002286145766936   整理番号：20A1063602

予測に基づく車両キャッシング どこでキャッシュになるのか【JST・京大機械翻訳】

Prediction Based Vehicular Caching: Where and What to Cache?

著者 (5件)： Zhang Yao (Xidian University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Li Changle (Xidian University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Luan Tom H. (Xidian University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Fu Yuchuan (Xidian University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Wang Hui (Xidian University, Xi’an, Shaanxi, China)
資料名： Mobile Networks and Applications  (Mobile Networks and Applications)
巻： 25  号： 2  ページ： 760-771  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1753A  ISSN： 1383-469X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイルデータのためのユーザ要求の爆発的成長は,既存のネットワークアーキテクチャのためのより高い要求を提唱する。この場合,エッジコンピューティング,超高密度ネットワーク(UND)のような多くの新しい技術が,最近,セルラマクロ基地局(MBSs)のネットワーク負荷を軽減するために提案されている。しかし,それらの性能は動的ユーザ要求と不確実なユーザ移動性により制限される。自律走行時代の到来とともに,自律車両は強いコンピューティングと通信能力を有し,インフラベースのネットワークアーキテクチャの限界を解決するための新しいアイデアを提供する。本論文では,移動車両の役割が従来のネットワークにおけるサービス消費者からサービスプロバイダとサービス消費者に変化する車両キャッシング方式の性能を利用した。このように,予測ベースの車両キャッシング方式を提案した。具体的には,ネットワークエネルギー効率を最適化するために,キャッシング車両とモバイルユーザの関係を探索することにより,最適化問題を最初に定式化した。非凸最適化問題を,それを非線形計画問題に分解することによって解明した。Lyapunov法と自己回帰ニューラルネットワーク(ANN)を適用することによって,オンラインキャッシング決定アルゴリズムを最終的にキャッシング決定を作るために提案した。広範なシミュレーションを行い,異なるシナリオにおけるキャッシング方式を評価した。結果は,車両キャッシング方式が異なる要求でネットワークエネルギー効率を明らかに改善できるが,強化は集中的要求のシナリオの下で減少することを示した。オンラインとオフラインキャッシングの間の比較も,システム利得が8.4%から59.24%に増加する資源利用における利益によるオンラインキャッシング意思決定の必要性を示した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  意思決定 ,  最適化問題 ,  消費者 ,  *ネットワーク ,  不確実性 ,  ニューラルネットワーク ,  基地局 ,  インフラストラクチャー ,  定式化 ,  携帯電話 ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： *キャッシング ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： エッジキャッシング ,  非線形計画法 ,  Lyapunov最適化 ,  ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 予測 ,  キャッシング ,  キャッシュ