Interference Aware Subcarrier Assignment for Throughput Maximization in OFDMA Wireless Relay Mesh Networks
Notice bibliographique
Résumé
The wireless relay mesh network (WRMN) is designed to provide robust and fault tolerant communications between relay and user nodes in broadband wireless networks. In this paper, we study interference aware resource allocation in OFDMA based WRMNs and the effects of spatial reuse on throughput. We propose an interference aware subcarrier assignment (IASA) algorithm to allocate subcarriers to links in the network such that interference is mitigated and throughput is maximized. The protocol interference model and spatial reuse are exploited to achieve the subcarrier assignment. We show that our IASA algorithm improves throughput compared to when subcarriers are used only once. However, overuse of a single subcarrier can have detrimental effects on network performance, therefore a balance must be achieved. In addition, using a maximum concurrent flow (MCF) approach, we show that under the IASA scheme of spatial reuse, throughput can be enhanced. We formulate the MCF as a linear program and solve it using dual optimization techniques. We compare our proposed algorithm with that of a graph coloring approach using a conflict graph and column generation to show that our throughput results are better than those obtained by the link coloring strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».