Hierarchical Competition for Downlink Power Allocation in OFDMA Femtocell Networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers the problem of downlink power allocation in an orthogonal frequency-division multiple access (OFDMA) cellular network with macrocells underlaid with femtocells. The femto-access points (FAPs) and the macro-base stations (MBSs) in the network are assumed to compete with each other to maximize their capacity under power constraints. This competition is captured in the framework of a Stackelberg game with the MBSs as the leaders and the FAPs as the followers. The leaders are assumed to have foresight enough to consider the responses of the followers while formulating their own strategies. The Stackelberg equilibrium is introduced as the solution of the Stackelberg game, and it is shown to exist under some mild assumptions. The game is expressed as a mathematical program with equilibrium constraints (MPEC), and the best response for a one leader-multiple follower game is derived. The best response is also obtained when a quality-of-service constraint is placed on the leader. Orthogonal power allocation between leader and followers is obtained as a special case of this solution under high interference. These results are used to build algorithms to iteratively calculate the Stackelberg equilibrium, and a sufficient condition is given for its convergence. The performance of the system at a Stackelberg equilibrium is found to be much better than that at a Nash equilibrium.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».