Nomadic Relay-Directed Joint Power and Subchannel Allocation in OFDMA-Based Cellular Fixed Relay Networks
Notice bibliographique
Résumé
Various standardization activities leading to 4G and beyond networks have considered the synergy of OFDMA and multihop relaying thus giving way for the fixed relay station (FRS)-based radio access network. As such, the next-generation networks will comprise a plethora of performance enhancing devices among which is the plug-and-play nomadic relay station (NRS). It is essential for such dense and inevitably frequency reuse-aggressive networks to employ efficient mechanisms to mitigate the co-channel interference and to provide prudent energy utilization; this brings about the timely environmental concerns and the so-called green wireless initiative in designing future wireless networks. We present a novel joint power and subchannel allocation algorithm for the emerging OFDMA-based nomadic-augmented fixed relay networks. This NRS-directed algorithm performs adaptive power control (APC) within the autonomous opportunistic NRS medium access and channel reuse, using two different approaches. The APC mechanism is realized in an open-loop manner requiring no feedback from the WT. We demonstrate the power savings and user throughput improvement obtained through the joint scheme. We also identify a throughput-power saving trade-off in terms of the number of deployed FRSs. Through this work, the authors further establish their pioneering techniques for realizing the concept of NRS-augmented networks.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».