論文の概要: Koopman based trajectory model and computation offloading for high mobility paradigm in ISAC enabled IoT system

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19871v1
• Date: Fri, 28 Jun 2024 12:26:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 16:50:10.589115
• Title: Koopman based trajectory model and computation offloading for high mobility paradigm in ISAC enabled IoT system
• Title（参考訳）: ISAC対応IoTシステムにおける高モビリティパラダイムのためのクープマンベース軌道モデルと計算オフロード
• Authors: Minh-Tuan Tran,
• Abstract要約: 6G技術の進歩は、モバイルの技術進化に急速に浸透しつつある。 モバイル通信における統合されたセンシングと通信は、軌道予測と処理遅延を改善する可能性がある。 本研究では,多ユーザネットワークにおける資源配分最適化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: User experience on mobile devices is constrained by limited battery capacity and processing power, but 6G technology advancements are diving rapidly into mobile technical evolution. Mobile edge computing (MEC) offers a solution, offloading computationally intensive tasks to edge cloud servers, reducing battery drain compared to local processing. The upcoming integrated sensing and communication in mobile communication may improve the trajectory prediction and processing delays. This study proposes a greedy resource allocation optimization strategy for multi-user networks to minimize aggregate energy usage. Numerical results show potential improvement at 33\% for every 1000 iteration. Addressing prediction model division and velocity accuracy issues is crucial for better results. A plan for further improvement and achieving objectives is outlined for the upcoming work phase.
• Abstract（参考訳）: モバイルデバイスのユーザエクスペリエンスは、バッテリ容量と処理能力の制限によって制限されている。 モバイルエッジコンピューティング(MEC)は、計算集約的なタスクをエッジクラウドサーバにオフロードするソリューションを提供する。 モバイル通信における統合されたセンシングと通信は、軌道予測と処理遅延を改善する可能性がある。 本研究では,多ユーザネットワークにおける資源配分最適化手法を提案する。 数値的な結果は、1000回毎に33\%の潜在的な改善を示す。 より良い結果を得るためには,予測モデルの分割と速度精度の問題に対処することが重要である。 今後の作業フェーズについて、さらなる改善と目標達成の計画を概説する。

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