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物联网边缘计算系统的能源和 QoS 感知动态可靠性管理
物联网 (IoT) 系统与任何电子或机械系统一样，容易发生故障。由于老化和退化导致的硬件硬故障尤其重要，因为它们是不可恢复的，需要维修更换有缺陷的部件，成本很高。在本文中，我们为物联网边缘计算系统提出了一种新颖的动态可靠性管理 (DRM) 技术，以满足服务质量 (QoS) 和可靠性要求，同时最大限度地提高边缘设备电池的剩余能量。我们制定了一个具有电池能量目标、QoS 和终端可靠性约束的状态空间最优控制问题。我们将问题分解为低开销子问题，并使用分布在边缘设备和网关上的分层和多时间尺度控制方法来解决它。我们的结果基于实际测量和跟踪驱动的模拟，表明所提出的方案可以实现与最先进方法类似的电池寿命，同时满足可靠性要求，而其他方法则无法做到这一点。
ETSI TS 123 107 V4.1.0（2001-06）
6 QoS 架构................................................................................................................................................ 9 6.1 不同 QoS 等级概述.................................................................................................................................... 9 6.1.1 端到端业务和 UMTS 承载业务.........................................................................................................................10 6.1.2 无线接入承载业务和核心网承载业务.........................................................................................................10 6.1.3 无线承载业务和 Iu 承载业务....................................................................................................................10 6.1.4 骨干网业务.............................................................................................................................................11 6.2 网络中的 QoS 管理功能....................................................................................................................................11 6.2.1 功能描述.............................................................................................................................................11 6.2.1.1 控制平面中针对 UMTS 承载业务的 QoS 管理功能.....................................................................................11 6.2.1.2 用户平面中针对 UMTS 承载业务的功能.....................................................................................................11 6.2.2 全部
NOMA用于节能生命的双向物联网通信
摘要 - 在本文中，我们考虑了启用双向物联网（IoT）通信系统的光线（LIFI），分别在下行链路和上行链路中使用可见光和红外光线。为了有效地提高双向Lifi iot系统的能量效率（EE），具有服务质量（QoS）的非正交多重访问（NOMA） - 保证最佳功率分配（OPA）策略可用于最大程度地提高downlink和Uplink chan-nink-chan-nells的EE。我们根据下行链路和上行链路通道中最佳解码顺序的识别得出封闭形式的OPA集，这可以实现低复杂功率分配。此外，我们通过共同考虑用户的频道增益和QoS要求，提出了一种自适应渠道和基于QoS的用户配对方法。我们进一步分析了双向Lifi iot系统中下行链路和上行链路通道的EE和用户停电概率（UOP）性能。广泛的分析和仿真结果表明，与正交多重访问（OMA）和NOMA相比，NOMA具有OPA的优势，并具有典型的基于信道的功率分配策略。还表明，所提出的自适应渠道和基于QoS的用户配对方法极大地超过了基于频道/QoS的方法，尤其是当用户具有不同的QoS要求时。
URCA年度计划2025年年度计划
CBL组支持需要进行QoS审查。仍然强调了一个关键问题 - 即，当前的框架不能充分解释电信服务提供商与电力供应之间的相互依赖性。cbl集团认为，不可靠的电力供应，尤其是在家庭岛上，直接影响服务质量，因此应在QoS框架内正式考虑。cbl对Urca不愿直接解决这个长期存在的问题表示失望。
6G 增强型超高速机器学习
摘要 超可靠低延迟通信（URLLC）作为第五代（5G）和第六代（6G）蜂窝网络的主要通信服务之一，对于支持各种新兴的关键任务应用至关重要。然而，现代移动网络无法满足延迟和可靠性要求，以及其他服务质量（QoS）要求，包括频谱效率、能源效率、容量、抖动、往返延迟、网络覆盖等。为了满足各种URLLC应用的不同QoS要求，机器学习（ML）解决方案有望成为未来6G网络的主流。在本文中，我们首先将6G URLLC愿景分为三种连接特征，包括无处不在的连接、深度连接和全息连接，以及它们对应的独特QoS要求。然后，我们确定了满足这些连接要求的潜在挑战，并研究有前景的ML解决方案，以实现6G URLLC服务的智能连接。我们进一步讨论了如何实现机器学习算法来保证不同 URLLC 场景（包括移动性 URLLC、大规模 URLLC 和宽带 URLLC）的 QoS 要求。最后，我们给出了一个下行 URLLC 信道接入问题的案例研究，分别通过集中式深度强化学习 (CDRL) 和联邦式深度强化学习 (FDRL) 来解决，验证了机器学习对 URLLC 服务的有效性。
文献综述：
路由选择和支持服务质量 (QoS) 是移动自组织网络 (MANET) 中的基本问题。文献中提出了许多不同的协议，并进行了一些性能模拟来解决这一具有挑战性的任务。本文讨论了两种典型路由协议的性能评估和比较：Ad Hoc 按需距离矢量 (AODV) 和目的地顺序距离矢量 (DSDV)，基于测量网络中功耗和 QoS 参数的变化。在本文中，我们研究并分析了 QoS 参数的变化与路由协议的选择对网络性能的影响。网络性能以平均吞吐量、数据包传送率 (PDR)、平均抖动和能耗来衡量。模拟是在 NS-3 中进行的。模拟结果表明，DSDV 和 AODV 路由协议的能源效率较低。本文的主要目的是强调未来路由协议设计的方向，这些协议在能源利用率和传送率方面将比现有协议更好。
使用人工智能和联合仿真优化雾计算环境的性能
本教程介绍了一种性能工程方法，该方法使用人工智能和耦合仿真来优化边缘/雾/云计算环境的服务质量 (QoS)，该仿真是联合仿真型容器编排 (COSCO) 框架的一部分。它介绍了基本的人工智能和联合仿真概念、它们在雾计算背景下的 QoS 优化和性能工程挑战中的重要性。它还讨论了如何将人工智能模型（特别是深度神经网络 (DNN)）与模拟估计结合使用以做出最佳资源管理决策。此外，我们还讨论了一些使用 DNN 作为替代方法来估计关键 QoS 指标的用例，并利用此类模型在分布式雾环境中构建动态调度策略。本教程使用 COSCO 框架演示了这些概念。COSCO 中的指标监控和模拟原语展示了基于人工智能和模拟的调度程序在雾/云平台上的有效性。最后，我们为雾管理领域出现的资源管理问题提供了人工智能基线。
几何1 FCC申请表442问题6
可视化应用程序 - 提供了交易数据和相关图像产品的来源，QOS要求与航天器软件定义的无线电相互作用。将在绩效，可用性和安全性方面结合使用机载计算能力和基于地面的任务/有效负载操作在实时无线电链接质量服务质量（QOS）表征附近的资源。所得数据将与端到端通信系统的近实时状态模型相关联。这旨在进一步发展无线电技术，通过使用客户应用程序测试系统（即现实世界需求）来实现动态（而不是计划）分配通信资源和INCA的演变。
独立数据中心规模应对过度...
在过去的二十年里，数据中心等 IT 基础设施的可持续性成为谷歌、亚马逊等计算机巨头关注的重点。人们已经提出了使用可再生能源供电的数据中心。但是由于这些替代能源的间歇性，这些平台仍然与传统电网相连。IT 结构和电力限制经常受到单独质疑，导致全球系统效率低下。本文对能源自给自足的绿色数据中心进行了建模和设计，提出了一种电力自主的基础设施，包括风力涡轮机、太阳能电池板以及主要基于电池和氢系统的短期和长期存储设备。现有的规模确定方法局限于完美的 QoS，从而高估了所需设备。在本文中，我们通过质疑其对 QoS 和所需设备的影响来展示如何减少和对抗这种过度配置：减少计算或存储元素（服务器和电池）的数量。例如，将目标 QoS 从 100% 降低到 95% 会使所需服务器数量减少一半以上，而电池容量减少 30% 对电力基础设施的影响可以忽略不计。绿色数据中心、规模缩减、调度、可再生能源、服务质量。