MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2490186903 · doi:10.1109/icc.2016.7511569

Energy efficient power allocation and backhaul design in heterogeneous small cell networks

2016· article· en· W2490186903 sur OpenAlex
Hao Liu, Haijun Zhang, Julian Cheng, Victor C. M. Leung

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBackhaul (telecommunications)Computer scienceResource allocationBandwidth allocationMathematical optimizationSmall cellTransmitter power outputBandwidth (computing)Efficient energy useChannel allocation schemesConvex optimizationWirelessNonlinear programmingOptimization problemOrthogonal frequency-division multiple accessEnergy consumptionGeometric programmingComputer networkCellular networkOrthogonal frequency-division multiplexingChannel (broadcasting)Regular polygonBase stationNonlinear systemAlgorithmTelecommunicationsEngineeringMathematicsTransmitter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy-efficient power allocation and wireless backhaul bandwidth allocation are studied for orthogonal frequency division multiple access heterogeneous small cell networks. Different from the existing resource allocation schemes that maximize the throughput, the studied scheme maximizes energy efficiency by allocating both transmit power of each small cell to users and bandwidth for backhauling, according to the channel state information and the circuit power consumption. The problem is formulated as a non-convex nonlinear programming problem which is then decomposed into two convex subproblems. A near optimal iterative resource allocation algorithm is designed to solve the resource allocation problem. We also develop a suboptimal but low-complexity approach by fixing bandwidth allocation factor. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,167 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

En bref

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced MIMO Systems OptimizationTravaux en français237 207