Radio resource allocation for multicast transmissions over High Altitude Platforms
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we study radio resource allocation (RRA) for multicasting in OFDMA based High Altitude Platforms (HAPs). We formulate an optimization problem for a scenario in which different sessions are multicasted to user terminals (UTs) across HAP service area. We then solve it to find the best allocation of HAP resources such as radio power, sub-channels, and time slots. The objective is to maximize the number of UTs that receive the requested multicast streams in the HAP service area in a given OFDMA frame. The optimization problem comes out to be a Mixed Integer Non-Linear Program (MINLP). Due to the high complexity of the problem and lack of special structures, we believe that breaking it into two easier subproblems and iterating between them to achieve convergence can lead to an acceptable solution. Subproblem 1 turns out to be a Binary Integer Linear Program (BILP) of no explicitly noticeable structure and therefore Lagrangian relaxation is used to dualize some constraints to get a BILP with some special structure that is easy to solve. The subgradient method is used to solve for the dual variables in the dual problem for three proposed methods to get the tightest bound in each. The obtained bounds can be used in a branch and bound (BnB) algorithm as its bounding subroutine at each node. Subproblem 2 turns out to be a simple linear program (LP) for which the simplex algorithm can be used to solve the subproblem to optimality. This paper focuses on subproblem 1 and its proposed solution techniques. In the results section of this paper, we compare the solution goodness for each method versus the well known bounding technique used in BnB which is linear program (LP) relaxation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».