PHY-aware distributed scheduling for ad hoc communications with physical interference model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We consider a random-access-based ad hoc network, where different links use mini-slots to contend for the channel, and then successful links transmit data packets, as in CSMA. The focus of our study is to develop optimal strategies for physicallayer- aware (PHY-aware) distributed scheduling, which involves a joint process of channel probing and distributed scheduling. Because of channel fading and cochannel interference, the signalto- interference-plus-noise-ratio (SINR) across links is highly dynamic and can exhibit significant variation. In the low SINR case, further channel probing is likely to lead to better SINR conditions and hence yield higher throughput. The desired tradeoff boils down to judiciously choosing the optimal stopping strategy for channel probing before data transmissions. In this paper, we investigate PHY-aware distributed scheduling, aiming to maximize the overall network throughput. The problem under consideration is inherently challenging: 1) multiple links can transmit successfully simultaneously and the number of simultaneously transmitting links is random; and 2) the network throughput is the sum rate of all transmitting links, but each link involved in the transmission has no knowledge of the instantaneous rates of other links, and the stopping decision is made in a distributed manner based on local information only. We use optimal stopping theory to tackle this challenge, and show that the optimal policy for distributed scheduling has a threshold structure. Accordingly, after a channel probing, a link would proceed with data transmissions only if a function of its instantaneous rate is greater than the optimal rate threshold. Observing that the network throughput depends heavily on the contention probability of each link, we generalize the study to jointly optimize the rate threshold and the contention probability, and propose a two-stage algorithm for computing the pair of optimal rate threshold and contention probability by using fractional optimization and geometric programming.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle