QoE‐ and energy‐efficient resource optimization in OFDMA networks with bidirectional relaying
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Because of the surging demands of multimedia services, quality‐of‐experience (QoE) is becoming an important metric to evaluate network quality from users' perspective. In this paper, resource optimisation to achieve optimal tradeoff between QoE and energy consumption in bidirectional orthogonal frequency‐division multiple‐access relaying networks is addressed so as to provide satisfactory multimedia delivery quality and support green communications. We first formulate a QoE‐energy efficiency tradeoff optimisation where QoE requirements and relaying traffic balance are considered and prove that QoE‐energy efficiency is quasiconcave on QoE, which suggests the existence of a unique global optimal tradeoff point. We then propose an optimisation framework to achieve the optimal tradeoff efficiently. With the framework, we develop resource allocation approaches for two specific relaying strategies, that is, two‐phase decode‐and‐forward relaying with dynamic XOR network coding and compute‐and‐forward relaying with physical network coding via structured codes. Numerical results validate theoretical findings and demonstrate the effectiveness of the proposed optimisation solution for achieving the tradeoff between QoE and energy consumption. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».