Adaptive channel allocation for enabling target SINR achievability in power-controlled wireless networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper offers a new insight to the fundamental problem of efficient admission control in arbitrary power-controlled wireless networks with an unknown call arrival distribution. Active transmitter-receiver pairs are assumed to (i) communicate simultaneously over shared channels, (ii) define target signal-to-interference and noise ratios (SINRs) by nonlinear functions of channel interference, and (iii) use adaptive power control to maintain the actual SINR at the target level in response to interference variations. Unlike other studies, in this study, power control with limited dynamic range and both the discrete-time and the continuous-time dynamics is explicitly considered, as well as the effects of stochastic radio propagation phenomena. Without relying on a priori assumptions, we first define sufficient conditions for a channel allocation mechanism to ensure the SINR constraints in cooperation with the deployed power control mechanism. We use the concept of Lyapunov stability as a cross-layer optimization criterion. Subsequently, we focus on the widely assumed case of SINR targets being defined by linear functions of interference, and show that such targets can be achieved if hii> |Ai|¿ j¿i hij¿i, where hijis the channel gain between the transmitter of link j and the receiver of link i, and Ai is the slope of the linear definition of the target SINR. This knowledge allows us to propose a simple distributed algorithm for implementing an admission control mechanism that (i) uses interference and pilot signal measurements as its only decision-making input, and (ii) allows links to adaptively adjust the SINR targets within the system stability bounds. This mechanism is shown to outperform the carrier sensing approach (CSMA/CA) for admission control.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».