Opportunistic joint decoding with scheduling and power allocation in OFDMA femtocell networks
Notice bibliographique
Résumé
One of the major challenges in deploying femtocells is the management of interference between neighboring femtocells and between the femtocells and the macrocells. This paper explores the use of opportunistic multiuser detection for interference mitigation in the downlink of an orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) femtocell network. In particular, we focus on the use of joint decoding (JD) at the receiver, where a macro or femto user may jointly decode both the desired message and the message from a selected interfering user in order to achieve a higher overall transmission rate. It is shown that to take the full advantage of opportunistic multiuser detection, the selection of JD pairs needs to be jointly optimized with scheduling, power allocation, and rate adaptation. This paper adopts a network utility maximization framework and proposes an iterative algorithm for such a joint optimization across the network. Simulation results show that multiuser detection can significantly benefit the femto-users, while maintaining the performance of macro-users. Further, although the lower-complexity successive interference cancellation (SIC) scheme can already reap significant benefit of multiuser detection, JD can further improve upon SIC.
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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 | 0,000 | 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 ».