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J-GLOBAL ID：202102268165650862   整理番号：21A0674177

D-TDDによる高速鉄道網におけるエネルギーを意識した動的計算オフローディング【JST・京大機械翻訳】

Energy-Aware Dynamic Computation Offloading in High-Speed Railway Networks with D-TDD

著者 (3件)： Zhang Qi (Beijing Jiaotong University,School of Electronic and Information Engineering,Beijing,China,100044) ,  Zheng Haina (Beijing Jiaotong University,School of Computer and Information Technology,Beijing,China,100044) ,  Zhong Zhangdui (Beijing Jiaotong University,State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety,Beijing,China,100044)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： VTC2020-Fall  ページ： 1-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,動的時間分割二重(D-TDD)を有する高速鉄道網におけるエネルギー意識動的資源配分と計算オフローディングを調査し,そこでは,高移動度列車における乗客のすべてのタスクを「ビッグタスク」として集約し,列車に配備された車両サーバ(VS)は,2つの処理モード,すなわち,局所コンピューティングと車両エッジオフロードによって「ビッグタスク」を完成する。そのようなシステムでは,タスクブロックのサイズ,オフロード比,送信電力,および複数のシステム制約を持つVSの中心処理ユニット(CPU)速度を同時に最適化することによって,エネルギー消費を最小化する最適化問題を定式化した。問題が未知解で非凸であるので,バイレベル最適化法を提案し,それを解決する。Via1次元探索とLagrange乗数法により,大域的最適解を高計算複雑度で得た。次に,最適でない方式を,低い計算複雑性によって提案した。数値結果により,提案方式の性能は,いくつかの他のベンチマーク方式より著しく優れ,そして,D-TDDを採用することによって,大きな性能利得を得た。さらに,システム性能に対するDopplerシフトの影響も検討した。Copyright 2021 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： 最適化 ,  最適化問題 ,  *高速鉄道 ,  Lagrange乗数法 ,  資源割付 ,  計算量 ,  時分割処理 ,  利得 ,  乗客 ,  凸形 ,  定式化 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 最適解 ,  送信電力 ,  システム性能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： TDD ,  高速鉄道 ,  エネルギー ,  意識 ,  計算 ,  オフローディング