Efficient scheduling for the downlink of CDMA cellular networks using base station selection diversity
Notice bibliographique
Résumé
Efficient packet scheduling in CDMA cellular networks is a challenging problem due to the time variant and stochastic nature of the channel fading process. Selection diversity is one of the most effective techniques utilizing random and independent variations of diverse channels to improve the performance of communication over fading channels. Exploiting base station selection diversity, in this paper, we propose two scheduling schemes for the downlink of CDMA cellular networks. The proposed schemes rely on the limited instantaneous Channel State Information to transmit to the best user from the best serving base station in each time slot. This technique increases the system throughput by increasing multi-user diversity gain and reducing the effective interference among adjacent base stations. Results of Monte Carlo simulations are given to demonstrate the improvement of system throughput using the proposed scheduling schemes. We also investigate the issue of fairness analysis of wireless scheduling schemes. Due to the unique characteristics of wireless scheduling schemes, the existing fairness indexes fail to provide a proper comparison among different scheduling schemes. We propose a new fairness index to compare the overall satisfaction of the network users among different wireless scheduling schemes. This approach complies with the definition of max-min fairness which is a widely accepted notion of fairness for data communication 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».