Low-latency communication plays an increasingly important role in delay-sensitive applications by ensuring the real-time information exchange. However, due to the constraint on the maximum instantaneous power, guaranteeing bounded latency is challenging. In this paper, we investigate the reliability-latency-rate tradeoff in low-latency communication systems with finite-blocklength coding (FBC). Specifically, we are interested in the fundamental tradeoff between error probability, delay-violation probability (DVP), and service rate. Based on the effective capacity (EC), we present the gain-conservation equations to characterize the reliability-latency-rate tradeoffs in low-latency communication systems. In particular, we investigate the low-latency transmissions over an additive white Gaussian noise (AWGN) channel and a Nakagami-$m$ fading channel. By defining the service rate gain, reliability gain, and real-time gain, we conduct an asymptotic analysis to reveal the fundamental reliability-latency-rate tradeoff of ultra-reliable and low-latency communications in the high signal-to-noise-ratio (SNR) regime. To analytically evaluate and optimize the quality-of-service-constrained throughput of low-latency communication systems adopting FBC, an EC-approximation method is conceived to derive the closed-form expression of that throughput. Our results may offer some insights into the efficient scheduling of low-latency wireless communications, in which statistical latency and reliability metrics are crucial.


翻译:低时延通信通过保障实时信息交换,在时延敏感型应用中扮演着日益重要的角色。然而,受限于最大瞬时功率约束,确保有界时延具有挑战性。本文研究采用有限块长编码的低时延通信系统中的可靠性-时延-速率权衡问题。具体而言,我们关注误码概率、时延违反概率与服务速率之间的基本权衡关系。基于有效容量理论,我们提出增益守恒方程以刻画低时延通信系统中的可靠性-时延-速率权衡特性。特别地,我们研究了加性高斯白噪声信道与Nakagami-$m$衰落信道上的低时延传输。通过定义服务速率增益、可靠性增益与实时性增益,我们进行渐近分析以揭示高信噪比区域下超高可靠低时延通信的基本可靠性-时延-速率权衡规律。为解析评估和优化采用有限块长编码的低时延通信系统在服务质量约束下的吞吐量,本文提出一种有效容量近似方法,推导出该吞吐量的闭式表达式。我们的研究结果可为统计时延与可靠性指标至关重要的低时延无线通信高效调度提供理论参考。

0
下载
关闭预览

相关内容

代码(Code)是专知网的一个重要知识资料文档板块,旨在整理收录论文源代码、复现代码,经典工程代码等,便于用户查阅下载使用。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Arxiv
43+阅读 · 2020年2月27日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员