Channel Aware Scheduling Algorithm for LTE Uplink and Downlink
Notice bibliographique
Résumé
In the past two decades, there has been a drastic increase in the mobile traffic, which is caused by the improved user experience with smart phones and its applications. In LTE system, the packet scheduler plays a vital role in the effective utilization of the resources. This field is not standardized and has immense scope of improvement, allowing vendor-specific implementation. LTE scheduling can be categorized into two extremes, namely, Opportunistic scheduling and Fairness scheduling. The Best Channel Quality Indicator (BCQI) algorithm falls under the former category while Proportional Fairness (PF) algorithm under the later. BCQI algorithm provides high system throughput than PF algorithm, however, unlike BCQI algorithm, PF algorithm considers users with poor channel condition for allocation process. In this work, a new scheduling algorithm called as Opportunistic Dual Metric (ODM) Scheduling Algorithm is proposed for LTE uplink and downlink.The objective of the algorithm is to prioritize the users with good channel condition for resource allocation, at the same time not to starve the users with poor channel conditions. The proposed algorithm has two resource allocation matrices, one being throughput-centric and the other being is fairness-centric. The uplink algorithm uses the two resource allocation matrices to allocate the resources to the users and to ensure contiguous resource allocation. The downlink algorithm is an extension of the proposed uplink algorithm avoiding uplink constraints. The downlink algorithm employs the two resource distribution matrices to provide an efficient resource allocation by expanding the allocation for the users considering intermittent resources. The performance of ODM is measured in terms of throughput, fairness. Additionally, the uplink algorithm is analyzed in terms of transmit power. From the results it is observed that the proposed algorithm has better trade-off in terms of all the performance parameters than PF scheduler and BCQI scheduler.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».