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Enregistrement W2138539077 · doi:10.1109/icc.2001.937152

Resource allocation and scheduling schemes for WCDMA downlinks

2002· article· en· W2138539077 sur OpenAlexaff
R. Vaanithamby, E.S. Sousa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceScheduling (production processes)Telecommunications linkThroughputChannel (broadcasting)Computer networkReal-time computingCode division multiple accessRandom accessWirelessTelecommunicationsMathematical optimizationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analytically derive the appropriate rates and optimum transmit power levels that need to be allocated for high data rate services in downlinks of a WCDMA system with a time-slotted structure consisting of variable-length time slots and frames. It is shown that the average throughput decreases by 90% and average delay increases ten-fold in a severe shadowing environment (/spl sigma/=8 dB) compared to no shadowing. However, by introducing an outage probability of 0.05 as opposed to serving all the mobiles, the average system throughput can be increased six-fold and the average delay can be reduced by about 80% in such channel conditions. We analyze the trade-off between the throughput and delay performance of the system and the operating point of the outage. We consider two modes of transmission: a uni-access mode in which only one user is allowed to access the channel at a time, and a multi-access mode in which multiple users are allowed. We compare the performance of four scheduling schemes such as round-robin and fastest-first schemes that are appropriate for the uni-access mode, and equal-rate and equal-weight schemes that are for multi-access mode transmission. Simulation results show that the system employing the uni-access mode schemes performs better than one with multi-access mode schemes in terms of the average delay, and performs worse in terms of fair allocation of data rates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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