Qos Provisioning(QoS 프로비저닝)란 무엇입니까?
Qos Provisioning QoS 프로비저닝 - The experimental results show promising performance in terms of reducing bandwidth utilization by up to 22%, end-to-end delay at least by 21%, packet loss by more than 19%, flow violation by about 16%, and energy consumption up to 14% as compared to well-known benchmarks in QoS provisioning and energy-aware routing problem. [1] Thus, network traffic classification has become a challenge in modern communications and may be applied to a various range of applications ranging from QoS provisioning to security-related applications. [2] To balance the tradeoff between network congestion and throughput enhancement, a multi-armed bandit (MAB) problem is formulated to maximize the expected overall network performance in a long run, by capturing the relationship between transmission control actions and QoS provisioning. [3] In our architectures we build the 3 primary computer-generated machine collection besides power distribution plans to collectively simplify the application of NFV and SDN techniques in the ICN architecture: to improve performance for single users, to integrate effective combining capability with equity allocation for all users besides under non-cooperative betting Via models and computational assesses, we prove that our suggested designs and applications greatly perform better other existing systems to enable QoS provisioning with statistical delays over 5G immersive Large Data Wireless communication. [4] In this paper, we propose V2I-Q, a V2I data offloading scheme with QoS provisioning by using three QoS functions: traffic classification, overload control and admission control. [5] Due to the tight coupling of QoS provisioning with NFV problems, our work aims primarily at complementing the existing surveys in the sense that we review and classify the state-of-art research efforts in NFV design and implementation from the perspective of QoS provisioning. [6] The main focus of the analysis is to compare the efficacy of enhanced hybrid spectrum access scheme with individual interweave and hybrid interweave underlay spectrum access strategies in terms of QoS provisioning for multi-class cDUs. [7] As a mixed problem of routing, traffic control, and resource allocation, QoS provisioning is concentrated on providing customized QoS guarantee to SIN users. [8] It is well known that QoS provisioning is an intricate and challenging issue in mobile ad hoc networks, especially when there are multiple QoS constraints. [9] Software defined networking (SDN) controller requires crucial statistics like flow-wise statistics from the switches to make decisions related to routing, load balancing, and QoS provisioning. [10] Since, QoS provisioning and path finding can be potentially handled together, this work aims at exploiting such a possibility. [11] In this paper, we present a survey on the applications of DRL in QoS provisioning at the MAC layer. [12] For providing the QoS to the end users different techniques have been evolved which caters situations as QoS provisioning in the channel assignment phase, QoS provisioning in the multicast routing phase, and QoS provisioning in the channel assignment and multicast routing phase. [13] Our model provides application level based QoS provisioning for WiMAX network. [14] After Sybil nodes detection, an optimal contention window (CW) is selected for QoS provisioning, that is, to achieve per-flow fairness and efficient utilization of the available bandwidth. [15] After Sybil nodes detection, an optimal contention window (CW) is selected for QoS provisioning, i. [16] One of the key enabling technologies of the next generation (5G) networks is the integration of Software Defined Networking (SDN) within a heterogeneous wireless environment to enable interoperability and QoS provisioning. [17] The key benefit of the scenario showed that, after extensive simulation using realistic field data, the procedure permits a practical approach to obtaining optimal solution to loss packets retransmission problem in WSNs giving a strong improvement on QoS provisioning. [18] Lot of research work in literature has been focused on QoS provisioning by differentiated service technique that differentiates and priorities different traffic classes to meet the user requirements. [19] Both these schemes are useful for QoS provisioning to support delay-sensitive voice and video applications. [20] In this work, we focus on challenges related to MEC for supporting network slicing for QoS provisioning in different 5G use cases, and discuss how operating system (OS) level optimizations can help to overcome them. [21] In this paper, we review, survey, and discuss the current state of the art on QoS provisioning in the area of SDN, with respect to applying the concept of autonomic computing (AC) to automatically support, provision, monitor, and maintain QoS requirements. [22] Moreover, to achieve better spectrum efficiency and QoS provisioning for vehicular users, we propose a spectrum transaction algorithm based on carrier sensing and adaptive transmission (CSAT) mechanism, with which LTE-V and DSRC can negotiate about spectrum sharing. [23] Then, we formulate an optimization problem concerning joint bandwidth assignment, subchannel allocation and transmit power control, which aims at minimizing the required total transmit power consumption with QoS provisioning. [24] The simulation results show that the proposed algorithm behaves better performance in aspect of convergence, robustness and QoS provisioning. [25] The QoS provisioning is achieved by encapsulating QoS information in the periodic advertisements done by service providers. [26] Both these schemes are useful for QoS provisioning to support delay-sensitive voice and video applications. [27] Traffic classification has been studied for two decades and applied to a wide range of applications from QoS provisioning and billing in ISPs to security-related applications in firewalls and intrusion detection systems. [28] Finally, numerical results are employed to validate the accuracy of theoretical results and the superiority of the proposed protocol in terms of joint security enhancement and QoS provisioning. [29] The simulation outcome has put forward that the HEEQA algorithm has attained better operation balance between the energy competence and the QoS provisioning by minimizing the energy consumption, delay, transmission overhead and maximizing network lifetime, throughput and delivery ratio. [30] Simulation results demonstrate that DAOR outperforms existing QoS routing schemes in terms of QoS provisioning and energy efficiency. [31] We propose a framework of joint energy sustainability and QoS provisioning for energy harvesting Wireless Mesh Networks (WMN) equipped with battery. [32]실험 결과는 대역폭 사용률을 최대 22%, 종단 간 지연을 최소 21%, 패킷 손실을 19% 이상, 흐름 위반을 약 16%, 에너지 소비를 최대 22%까지 줄이는 측면에서 유망한 성능을 보여줍니다. QoS 프로비저닝 및 에너지 인식 라우팅 문제에서 잘 알려진 벤치마크와 비교하여 14%. [1] 따라서 네트워크 트래픽 분류는 현대 통신에서 과제가 되었으며 QoS 프로비저닝에서 보안 관련 응용 프로그램에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에 적용될 수 있습니다. [2] 네트워크 혼잡과 처리량 향상 사이의 균형을 맞추기 위해 MAB(다중 무장 밴딧) 문제는 전송 제어 작업과 QoS 프로비저닝 간의 관계를 캡처하여 장기적으로 예상되는 전체 네트워크 성능을 최대화하도록 공식화됩니다. [3] 우리 아키텍처에서 우리는 ICN 아키텍처에서 NFV 및 SDN 기술의 적용을 집합적으로 단순화하기 위해 배전 계획 외에 3가지 기본 컴퓨터 생성 기계 컬렉션을 구축합니다. 단일 사용자의 성능 향상, 모든 사용자에 대한 지분 할당과 효과적인 결합 기능 통합 모델 및 계산 평가를 통한 비협조적 베팅 외에도 제안된 설계 및 응용 프로그램이 5G 몰입형 대용량 데이터 무선 통신을 통한 통계적 지연으로 QoS 프로비저닝을 가능하게 하기 위해 다른 기존 시스템을 훨씬 더 잘 수행함을 증명합니다. [4] 본 논문에서는 트래픽 분류, 과부하 제어, 승인 제어의 3가지 QoS 기능을 사용하여 QoS를 제공하는 V2I 데이터 오프로딩 기법인 V2I-Q를 제안한다. [5] QoS 프로비저닝과 NFV 문제의 긴밀한 결합으로 인해 우리 작업은 QoS 프로비저닝의 관점에서 NFV 설계 및 구현에 대한 최첨단 연구 노력을 검토하고 분류한다는 의미에서 기존 설문 조사를 보완하는 것을 주로 목표로 합니다. [6] 분석의 주요 초점은 다중 클래스 cDU에 대한 QoS 프로비저닝 측면에서 향상된 하이브리드 스펙트럼 액세스 방식의 효율성을 개별 인터위브 및 하이브리드 인터위브 언더레이 스펙트럼 액세스 전략과 비교하는 것입니다. [7] 라우팅, 트래픽 제어 및 리소스 할당이 혼합된 문제로 QoS 프로비저닝은 SIN 사용자에게 맞춤형 QoS 보장을 제공하는 데 집중됩니다. [8] QoS 프로비저닝은 모바일 Ad Hoc 네트워크에서 특히 여러 QoS 제약 조건이 있는 경우 복잡하고 어려운 문제입니다. [9] SDN(소프트웨어 정의 네트워킹) 컨트롤러는 라우팅, 로드 밸런싱 및 QoS 프로비저닝과 관련된 결정을 내리기 위해 스위치의 흐름별 통계와 같은 중요한 통계가 필요합니다. [10] QoS 프로비저닝과 경로 찾기는 잠재적으로 함께 처리될 수 있으므로 이 작업은 이러한 가능성을 활용하는 것을 목표로 합니다. [11] 본 논문에서는 MAC 계층의 QoS 프로비저닝에서 DRL의 적용에 대한 조사를 제시한다. [12] 최종 사용자에게 QoS를 제공하기 위해 채널 할당 단계에서 QoS 프로비저닝, 멀티캐스트 라우팅 단계에서 QoS 프로비저닝, 채널 할당 및 멀티캐스트 라우팅 단계에서 QoS 프로비저닝과 같은 상황을 충족시키는 다양한 기술이 발전했습니다. [13] 우리 모델은 WiMAX 네트워크에 대한 애플리케이션 수준 기반 QoS 프로비저닝을 제공합니다. [14] Sybil 노드 감지 후 QoS 프로비저닝을 위해 최적의 CW(경합 창)가 선택됩니다. 즉, 흐름별 공정성과 가용 대역폭의 효율적인 활용을 달성합니다. [15] Sybil 노드 감지 후 QoS 프로비저닝을 위해 최적의 CW(경합 창)가 선택됩니다. i. [16] 차세대(5G) 네트워크의 핵심 구현 기술 중 하나는 상호 운용성 및 QoS 프로비저닝을 가능하게 하는 이기종 무선 환경 내에서 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)을 통합하는 것입니다. [17] 시나리오의 주요 이점은 실제 필드 데이터를 사용한 광범위한 시뮬레이션 후 절차를 통해 WSN의 손실 패킷 재전송 문제에 대한 최적의 솔루션을 얻기 위한 실용적인 접근 방식을 허용하여 QoS 프로비저닝을 크게 향상시킬 수 있다는 것입니다. [18] 문헌에서 많은 연구 작업은 사용자 요구 사항을 충족하기 위해 서로 다른 트래픽 클래스를 차별화하고 우선 순위를 지정하는 차별화된 서비스 기술에 의한 QoS 프로비저닝에 중점을 두었습니다. [19] 이 두 체계는 지연에 민감한 음성 및 비디오 애플리케이션을 지원하기 위한 QoS 프로비저닝에 유용합니다. [20] 이 작업에서는 다양한 5G 사용 사례에서 QoS 프로비저닝을 위한 네트워크 슬라이싱을 지원하기 위한 MEC와 관련된 문제에 초점을 맞추고 운영 체제(OS) 수준 최적화가 이러한 문제를 극복하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 논의합니다. [21] 이 백서에서는 자동으로 QoS 요구 사항을 지원, 프로비저닝, 모니터링 및 유지 관리하기 위해 AC(자율 컴퓨팅) 개념을 적용하는 것과 관련하여 SDN 영역의 QoS 프로비저닝에 대한 최신 기술을 검토, 조사 및 논의합니다. . [22] 또한 차량 사용자를 위한 더 나은 스펙트럼 효율성 및 QoS 프로비저닝을 달성하기 위해 LTE-V와 DSRC가 스펙트럼 공유에 대해 협상할 수 있는 CSAT(Carrier Sensing and Adaptive Transmission) 메커니즘을 기반으로 하는 스펙트럼 트랜잭션 알고리즘을 제안합니다. [23] 그런 다음 QoS 프로비저닝으로 필요한 총 전송 전력 소비를 최소화하는 것을 목표로 하는 공동 대역폭 할당, 부채널 할당 및 전송 전력 제어와 관련된 최적화 문제를 공식화합니다. [24] 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 수렴, 견고성 및 QoS 프로비저닝 측면에서 더 나은 성능을 보인다는 것을 보여줍니다. [25] QoS 프로비저닝은 서비스 제공자가 수행하는 주기적 광고에 QoS 정보를 캡슐화하여 달성됩니다. [26] 이 두 체계는 지연에 민감한 음성 및 비디오 애플리케이션을 지원하기 위한 QoS 프로비저닝에 유용합니다. [27] 트래픽 분류는 20년 동안 연구되어 왔으며 ISP의 QoS 프로비저닝 및 청구에서 방화벽 및 침입 탐지 시스템의 보안 관련 응용 프로그램에 이르기까지 광범위한 응용 프로그램에 적용되었습니다. [28] 마지막으로 공동 보안 강화 및 QoS 제공 측면에서 이론적 결과의 정확성과 제안된 프로토콜의 우수성을 검증하기 위해 수치 결과를 사용합니다. [29] 시뮬레이션 결과는 HEEQA 알고리즘이 에너지 소비, 지연, 전송 오버헤드를 최소화하고 네트워크 수명, 처리량 및 전달 비율을 최대화하여 에너지 역량과 QoS 프로비저닝 간의 더 나은 작동 균형을 달성했다고 제시했습니다. [30] 시뮬레이션 결과는 DAOR이 QoS 프로비저닝 및 에너지 효율성 측면에서 기존 QoS 라우팅 방식을 능가함을 보여줍니다. [31] 우리는 배터리가 장착된 에너지 하베스팅 WMN(Wireless Mesh Networks)을 위한 공동 에너지 지속 가능성 및 QoS 프로비저닝 프레임워크를 제안합니다. [32]
error rate bounded 오류율 제한
However, how to accurately characterize the relationships among THz wireless channels, energy consumption, and EH models for FBC based nano communications remains a challenging problem to support statistical delay and error-rate bounded QoS provisioning over FBC based 6G THz wireless nano-networks. [1] However, how to efficiently integrate THz-band nano communications with FBC in supporting statistical delay/error-rate bounded QoS provisioning for mURLLC still remains as an open challenge over 6G THz wireless nano-networks. [2] To overcome these difficulties, in this paper we develop FBC based statistical delay and error-rate bounded QoS provisioning schemes over SWIPT-enabled CF m-MIMO 6G wireless networks. [3] However, how to efficiently integrate and implement the above new techniques for statistical delay and error-rate bounded QoS provisioning over 6G standards has neither been well understood nor thoroughly studied. [4] However, how to efficiently integrate and implement the above new techniques for statistical delay and error-rate bounded QoS provisioning in the finite blocklength regime has neither been well understood nor thoroughly studied. [5] However, how to efficiently integrate the above new techniques for statistical delay and error-rate bounded QoS provisioning in UAV systems has been neither well understood nor thoroughly studied. [6] However, how to efficiently integrate and implement the above new techniques for statistical delay and error-rate bounded QoS provisioning in the finite blocklength regime has neither been well understood nor thoroughly studied. [7] To overcome these problems, in this paper we develop statistical delay/error-rate bounded QoS provisioning schemes over SWIPT-enabled CF m-MIMO 6G IoT networks in the finite blocklength regime. [8] Our simulation results validate and evaluate our proposed schemes for statistical delay and error-rate bounded QoS provisioning. [9]그러나 FBC 기반 나노 통신을 위한 THz 무선 채널, 에너지 소비 및 EH 모델 간의 관계를 정확하게 특성화하는 방법은 FBC 기반 6G THz 무선 나노 네트워크를 통한 통계적 지연 및 오류율 제한 QoS 프로비저닝을 지원하기 위한 어려운 문제로 남아 있습니다. [1] 그러나 mURLLC에 대한 통계적 지연/오류율 제한 QoS 프로비저닝을 지원하기 위해 FBC와 THz 대역 나노 통신을 효율적으로 통합하는 방법은 여전히 6G THz 무선 나노 네트워크에 대한 미해결 과제로 남아 있습니다. [2] 이러한 어려움을 극복하기 위해 본 논문에서는 SWIPT 지원 CF m-MIMO 6G 무선 네트워크를 통해 FBC 기반 통계 지연 및 오류율 제한 QoS 프로비저닝 방식을 개발합니다. [3] nan [4] nan [5] nan [6] nan [7] 이러한 문제를 극복하기 위해 이 문서에서는 유한 블록 길이 영역에서 SWIPT 지원 CF m-MIMO 6G IoT 네트워크를 통해 통계적 지연/오류율 제한 QoS 프로비저닝 방식을 개발합니다. [8] nan [9]
statistical delay bounded 통계적 지연 제한
While the statistical delay-bounded QoS provisioning theory has been shown to be a powerful technique and useful performance metric for supporting time-sensitive multimedia transmissions over mobile computing networks, how to efficiently extend and implement this technique/performance-metric for statistically bounding the tail-latency for data center networks has neither been well understood nor thoroughly studied. [1]통계적 지연 제한 QoS 프로비저닝 이론이 모바일 컴퓨팅 네트워크를 통한 시간에 민감한 멀티미디어 전송을 지원하기 위한 강력한 기술이자 유용한 성능 메트릭인 것으로 나타났지만, 통계적으로 테일을 제한하기 위해 이 기술/성능 메트릭을 효율적으로 확장하고 구현하는 방법 -데이터 센터 네트워크의 대기 시간은 잘 이해되지도 않고 철저히 연구되지도 않았습니다. [1]
Bounded Qos Provisioning 제한된 QoS 프로비저닝
However, how to accurately characterize the relationships among THz wireless channels, energy consumption, and EH models for FBC based nano communications remains a challenging problem to support statistical delay and error-rate bounded QoS provisioning over FBC based 6G THz wireless nano-networks. [1] However, how to efficiently integrate THz-band nano communications with FBC in supporting statistical delay/error-rate bounded QoS provisioning for mURLLC still remains as an open challenge over 6G THz wireless nano-networks. [2] To overcome these difficulties, in this paper we develop FBC based statistical delay and error-rate bounded QoS provisioning schemes over SWIPT-enabled CF m-MIMO 6G wireless networks. [3] While the statistical delay-bounded QoS provisioning theory has been shown to be a powerful technique and useful performance metric for supporting time-sensitive multimedia transmissions over mobile computing networks, how to efficiently extend and implement this technique/performance-metric for statistically bounding the tail-latency for data center networks has neither been well understood nor thoroughly studied. [4] However, how to efficiently integrate and implement the above new techniques for statistical delay and error-rate bounded QoS provisioning over 6G standards has neither been well understood nor thoroughly studied. [5] However, how to efficiently integrate and implement the above new techniques for statistical delay and error-rate bounded QoS provisioning in the finite blocklength regime has neither been well understood nor thoroughly studied. [6] However, how to efficiently integrate the above new techniques for statistical delay and error-rate bounded QoS provisioning in UAV systems has been neither well understood nor thoroughly studied. [7] However, how to efficiently integrate and implement the above new techniques for statistical delay and error-rate bounded QoS provisioning in the finite blocklength regime has neither been well understood nor thoroughly studied. [8] To overcome these problems, in this paper we develop statistical delay/error-rate bounded QoS provisioning schemes over SWIPT-enabled CF m-MIMO 6G IoT networks in the finite blocklength regime. [9] Our simulation results validate and evaluate our proposed schemes for statistical delay and error-rate bounded QoS provisioning. [10] On the other hand, as one of the 5G promising candidate techniques, energy harvesting (EH) is designed to solve the energy supply problem while bringing new challenges due to the stochastic nature of the harvested energy in supporting the heterogeneous statistical delay-bounded QoS provisionings. [11] By simulations and numerical analyses, we show that our proposed architectures and schemes significantly outperform the other existing schemes in supporting the statistical delay-bounded QoS provisioning over the 5G multimedia big data wireless networks. [12]그러나 FBC 기반 나노 통신을 위한 THz 무선 채널, 에너지 소비 및 EH 모델 간의 관계를 정확하게 특성화하는 방법은 FBC 기반 6G THz 무선 나노 네트워크를 통한 통계적 지연 및 오류율 제한 QoS 프로비저닝을 지원하기 위한 어려운 문제로 남아 있습니다. [1] 그러나 mURLLC에 대한 통계적 지연/오류율 제한 QoS 프로비저닝을 지원하기 위해 FBC와 THz 대역 나노 통신을 효율적으로 통합하는 방법은 여전히 6G THz 무선 나노 네트워크에 대한 미해결 과제로 남아 있습니다. [2] 이러한 어려움을 극복하기 위해 본 논문에서는 SWIPT 지원 CF m-MIMO 6G 무선 네트워크를 통해 FBC 기반 통계 지연 및 오류율 제한 QoS 프로비저닝 방식을 개발합니다. [3] 통계적 지연 제한 QoS 프로비저닝 이론이 모바일 컴퓨팅 네트워크를 통한 시간에 민감한 멀티미디어 전송을 지원하기 위한 강력한 기술이자 유용한 성능 메트릭인 것으로 나타났지만, 통계적으로 테일을 제한하기 위해 이 기술/성능 메트릭을 효율적으로 확장하고 구현하는 방법 -데이터 센터 네트워크의 대기 시간은 잘 이해되지도 않고 철저히 연구되지도 않았습니다. [4] nan [5] nan [6] nan [7] nan [8] 이러한 문제를 극복하기 위해 이 문서에서는 유한 블록 길이 영역에서 SWIPT 지원 CF m-MIMO 6G IoT 네트워크를 통해 통계적 지연/오류율 제한 QoS 프로비저닝 방식을 개발합니다. [9] nan [10] 한편, 5G 유망 후보 기술 중 하나로 에너지 하베스팅(EH)은 이종 통계적 지연 제한 QoS 프로비저닝을 지원하는 데 하베스팅된 에너지의 확률적 특성으로 인해 새로운 과제를 가져오면서 에너지 공급 문제를 해결하도록 설계되었습니다. . [11] 시뮬레이션 및 수치 분석을 통해 제안된 아키텍처 및 방식이 5G 멀티미디어 빅데이터 무선 네트워크를 통한 통계적 지연 제한 QoS 프로비저닝을 지원하는 데 있어 기존 방식을 훨씬 능가함을 보여줍니다. [12]
Improve Qos Provisioning
In this context, this paper proposes a Reinforcement Learning (RL)-based framework within a multimedia-based SDN environment, that decides on the most suitable routing algorithm to be applied on the QoS-based traffic flows to improve QoS provisioning. [1] Recent studies show that software-defined WLANs (SDWLANs) simplify network control, improve QoS provisioning, and lower the deployment cost of new network control mechanisms. [2] To overcome these limitations and improve QoS provisioning in clustered and TDMA scheduled WSN, we introduce the Virtual Nodes concept to improve the goodput, and decrease the overall latency of delivering data sent from critical nodes to the sink node. [3]이러한 맥락에서, 본 논문은 멀티미디어 기반 SDN 환경 내에서 QoS 프로비저닝을 향상시키기 위해 QoS 기반 트래픽 흐름에 적용할 가장 적합한 라우팅 알고리즘을 결정하는 RL(Reinforcement Learning) 기반 프레임워크를 제안한다. [1] 최근 연구에 따르면 소프트웨어 정의 WLAN(SDWLAN)은 네트워크 제어를 단순화하고 QoS 프로비저닝을 개선하며 새로운 네트워크 제어 메커니즘의 배포 비용을 낮춥니다. [2] 이러한 한계를 극복하고 클러스터형 및 TDMA 예약된 WSN에서 QoS 프로비저닝을 개선하기 위해 가상 노드 개념을 도입하여 굿풋을 개선하고 중요 노드에서 싱크 노드로 전송된 데이터를 전달하는 전체 대기 시간을 줄입니다. [3]
Tailored Qos Provisioning 맞춤형 QoS 프로비저닝
In this context, application-tailored QoS provisioning mechanisms have been the primary focus of academic research. [1] The ever-growing wireless applications and their diverse Quality of Service (QoS) requirements bring the challenge of tailored QoS provisioning with limited radio resources in future cellular networks. [2]이러한 맥락에서 애플리케이션 맞춤형 QoS 프로비저닝 메커니즘은 학술 연구의 주요 초점이었습니다. [1] 계속 성장하는 무선 애플리케이션과 다양한 QoS(서비스 품질) 요구 사항은 미래의 셀룰러 네트워크에서 제한된 무선 리소스로 맞춤형 QoS를 프로비저닝해야 하는 과제를 안겨줍니다. [2]
qos provisioning scheme Qos 프로비저닝 체계
To overcome these difficulties, in this paper we develop FBC based statistical delay and error-rate bounded QoS provisioning schemes over SWIPT-enabled CF m-MIMO 6G wireless networks. [1] To overcome these problems, in this paper we develop statistical delay/error-rate bounded QoS provisioning schemes over SWIPT-enabled CF m-MIMO 6G IoT networks in the finite blocklength regime. [2] To tackle these challenges, we propose the overall two-hop wireless link QoS provisioning schemes based on its two individual single-hop statistical QoS requirements. [3]이러한 어려움을 극복하기 위해 본 논문에서는 SWIPT 지원 CF m-MIMO 6G 무선 네트워크를 통해 FBC 기반 통계 지연 및 오류율 제한 QoS 프로비저닝 방식을 개발합니다. [1] 이러한 문제를 극복하기 위해 이 문서에서는 유한 블록 길이 영역에서 SWIPT 지원 CF m-MIMO 6G IoT 네트워크를 통해 통계적 지연/오류율 제한 QoS 프로비저닝 방식을 개발합니다. [2] 이러한 문제를 해결하기 위해 두 개의 개별 단일 홉 통계 QoS 요구 사항을 기반으로 하는 전체 2-홉 무선 링크 QoS 프로비저닝 방식을 제안합니다. [3]
qos provisioning method
Specifically, different from the widely used deterministic QoS provisioning method and information-theoretical security protection approach, our established framework, which is built on the theory of statistical queueing analysis, can quantitatively characterize the PU’s QoS and the SU’s security requirements. [1] 3GPP defines the end-to-end delay limits, but leaves the QoS provisioning methods as implementation dependent. [2]특히, 널리 사용되는 결정적 QoS 제공 방법 및 정보 이론적인 보안 보호 접근 방식과 달리 통계적 대기열 분석 이론을 기반으로 구축된 당사의 기존 프레임워크는 PU의 QoS 및 SU의 보안 요구 사항을 정량적으로 특성화할 수 있습니다. [1] 3GPP는 종단 간 지연 제한을 정의하지만 QoS 프로비저닝 방법은 구현에 따라 다릅니다. [2]
qos provisioning framework
To this end, we design a user-centric QoS provisioning framework assisted with multi-dimensional multiple access (MDMA) scheme, where two conflicting goals, i. [1] The main objective of this study is to introduce a dynamic QoS provisioning framework (QoPF) for service-oriented IoT using backtracking search optimization algorithm (BSOA). [2]nan [1] 이 연구의 주요 목적은 역추적 검색 최적화 알고리즘(BSOA)을 사용하여 서비스 지향 IoT를 위한 동적 QoS 프로비저닝 프레임워크(QoPF)를 도입하는 것입니다. [2]