Utility-based efficient dynamic distributed resource allocation in buffer-aided relay-assisted OFDMA networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we study resource allocation in buffer-aided relay-assisted OFDMA networks. We consider utility-based stochastic optimization framework where there are constraints to be met either instantaneously or in average sense. Using the well-known Lyapunov drift-plus-penalty policy, we extract the instantaneous problem that needs to be solved in each slot to control the data admission and allocate the time slots, power, and subchannels. We propose the parameters that should be taken into account in utilizing the drift-plus-penalty policy in relay-assisted cellular networks, for providing fair data admission and satisfying the average power constraints. We introduce a low-complexity strategy for power and subchannel allocation and propose distributed and centralized algorithms to utilize it. Specifically, the proposed efficient dynamic distributed resource allocation (EDDRA) scheme is suitable for use in practice as it imposes less overhead on the system and splits the resource allocation tasks among the base station (BS) and the relays. Extensive simulation results show the effectiveness of the proposed parameters in meeting the objective and the constraints of the studied problem. We also show that the proposed EDDRA scheme has close performance to the proposed centralized one and outperforms an existing centralized scheme.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».