6G空間-空気-Sea非試行ネットワークにおけるブルーデータ計算最大化【JST・京大機械翻訳】

Hassan Sheikh Salman; Tun Yan Kyaw; Saad Walid; Han Zhu; Hong Choong Seon

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216199148076 整理番号：22P0285145

6G空間-空気-Sea非試行ネットワークにおけるブルーデータ計算最大化【JST・京大機械翻訳】

Blue Data Computation Maximization in 6G Space-Air-Sea Non-Terrestrial Networks

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発行年： 2022年02月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

空間と空気プラットフォームを含む非地上ネットワーク(NTN)は,第6世代(6G)セルラネットワークの鍵となる構成要素である。一方,海洋ネットワークトラフィックは,国家防衛,研究,レクリエーション活動,国内および国際貿易のために使用する海上輸送のために,近年,著しく成長した。本論文では,海洋無線ネットワークにおける通信と計算のためのシームレスで信頼できる需要を調査した。2種類の海洋ユーザ装置(UE),すなわち低アンテナ利得と高アンテナ利得UEを考察した。加重和率最大化のための共同作業計算と時間割当て問題を混合整数線形計画法(MILP)として定式化した。目標は,ネットワークが無人航空機(UAV)にバックホール資源を効率的に提供し,青色データ(即ち,海洋ユーザのデータ)のためにLEO衛星にオフロードHUEsタスクを効率的に提供することを可能にするアルゴリズムを設計することである。このMILPを解くために,Benderとプライマ分解に基づく解決策を提案した。ベンダーは,連続時間資源配分のためのバイナリタスク決定とサブ問題のために,MILPをマスタ問題に分解した。さらに,一次分解は部分問題における結合制約を扱う。最後に,数値結果により,提案アルゴリズムは,多項式時間計算複雑度において,海洋UEカバレッジ要求を提供し,そして,近最適解を達成した。【JST・京大機械翻訳】

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移動通信

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