論文の概要: Emergency Caching: Coded Caching-based Reliable Map Transmission in Emergency Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17550v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 14:44:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 15:54:19.792517
• Title: Emergency Caching: Coded Caching-based Reliable Map Transmission in Emergency Networks
• Title（参考訳）: 緊急キャッシング:緊急ネットワークにおける符号化キャッシングに基づく信頼性マップ送信
• Authors: Zeyu Tian, Lianming Xu, Liang Li, Li Wang, and Aiguo Fei
• Abstract要約: 本稿では,データ収集と信頼性伝送に着目したキャッシュネットワークの3層アーキテクチャを提案する。 我々は,コードキャッシュ技術を統合した災害地図収集フレームワークを提案する。 提案手法は,シミュレーションにより検証した非符号化キャッシュ方式よりも効果的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.423705897088672
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many rescue missions demand effective perception and real-time decision making, which highly rely on effective data collection and processing. In this study, we propose a three-layer architecture of emergency caching networks focusing on data collection and reliable transmission, by leveraging efficient perception and edge caching technologies. Based on this architecture, we propose a disaster map collection framework that integrates coded caching technologies. Our framework strategically caches coded fragments of maps across unmanned aerial vehicles (UAVs), fostering collaborative uploading for augmented transmission reliability. Additionally, we establish a comprehensive probability model to assess the effective recovery area of disaster maps. Towards the goal of utility maximization, we propose a deep reinforcement learning (DRL) based algorithm that jointly makes decisions about cooperative UAVs selection, bandwidth allocation and coded caching parameter adjustment, accommodating the real-time map updates in a dynamic disaster situation. Our proposed scheme is more effective than the non-coding caching scheme, as validated by simulation.
• Abstract（参考訳）: 多くの救助任務では、効果的なデータ収集と処理に大きく依存する、効果的な知覚とリアルタイムな意思決定を要求する。 本研究では,効率的な認識とエッジキャッシング技術を利用して,データ収集と信頼性伝送に着目した緊急キャッシングネットワークの3層アーキテクチャを提案する。 このアーキテクチャに基づいて,符号化キャッシュ技術を統合した災害地図収集フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、無人航空機(UAV)にまたがる地図のコード化された断片を戦略的にキャッシュし、通信信頼性を高めるために共同アップロードを促進する。 さらに,災害地図の有効復旧面積を評価するための総合的確率モデルを構築した。 実用性最大化の目標に向けて,協調型UAV選択,帯域幅割り当て,符号付きキャッシュパラメータ調整を共同で行うディープ強化学習(DRL)に基づくアルゴリズムを提案し,動的災害時におけるリアルタイムマップ更新の調整を行う。 提案手法は,シミュレーションにより検証した非符号化キャッシュ方式よりも効果的である。

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