fog radio access networks | BriefGPT

关键词fog radio access networks

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基于聚类联邦学习的雾计算无线接入网络内容流行度预测
本研究探讨了雾计算无线接入网络（F-RANs）中的内容流行度预测问题。通过聚类联合学习，提出了一种新的移动性感知流行度预测策略，该策略集成了针对本地用户和移动用户的内容流行度。借助双通道神经网络模型，结合本地用户和内容的隐藏特征，实现了对本
PDF2 years ago
MM在雾计算无线接入网络中学习最优前传和分散边缘计算
本文介绍了一种名为 CECIL 的云端协同学习算法，利用深度神经网络优化 Fog 无线接入网络（FRAN）中的云端和边缘计算，以及前传接口。通过将云和边缘计算纳入联合优化框架，以及使用中央计算和分布式决策，并使用上下行前传协调来实现端到端的
PDF3 years ago
切片雾计算射频接入网络中的模式选择和资源分配：一种强化学习方法
本文研究了雾射频接入网络（F-RAN）中的模式选择和资源分配，并采用混合整数规划方法优化性能。此外，基于机器学习的强化学习算法用于解决原始高复杂性问题。最终的仿真结果表明，我们提出的算法可以在系统功耗和队列延迟之间实现权衡。
PDF4 years ago
MM基于深度强化学习的绿色雾计算射频接入网络的模式选择和资源管理
提出基于深度强化学习 (DRL) 的联合模式选择和资源管理方法，使用智能决策优化 C-RAN 和 D2D 模式下的无线和计算资源，旨在通过边缘缓存状态的动态优化长期减少系统能耗。在模拟中，将学习率和边缘缓存服务能力等参数的影响演示出来，并将
PDF6 years ago
MM基于 NOMA 的雾计算无线接入网络资源分配
本文提出了一种基于非正交多址接入技术的雾计算无线接入网络体系结构，该体系结构具有强大的边缘计算能力，并可以满足 5G 系统中的异构要求；同时，讨论了 NOMA 和边缘缓存下的资源分配以及功率和子信道分配问题，仿真结果表明，该提出的体系结构和
PDF6 years ago