Decoupled Uplink-Downlink User Association in Multi-Tier Full-Duplex Cellular Networks: A Two-Sided Matching Game
Notice bibliographique
Résumé
In multi-tier cellular networks, user performance in both the downlink (DL) and uplink (UL) transmissions depend on the transmit powers of the base stations (BSs) in different network tiers, users' distances, and non-uniform traffic loads of different BSs. In such a network, decoupled UL-DL user association (DUDe), which allows users to associate with different BSs for UL and DL transmissions, can be used to optimize network performance. Again, in-band full-duplex (FD) communication is considered as a promising technique to improve the spectral efficiency of future multi-tier fifth generation (5G) cellular networks. Nonetheless, due to UL-to-DL and DL-to-UL interferences arising due to FD communications, the performance gains of DUDe in FD multi-tier networks are inconspicuous. To this end, this paper develops a comprehensive framework to analyze the usefulness of DUDe in a full-duplex multi-tier cellular network. We first formulate a joint UL and DL user association problem (with the provisioning for decoupled association) that maximizes the sum-rate for UL and DL transmission of all users. Since the formulated problem is a mixed-integer non-linear programming (MINLP) problem, we invoke approximations and binary constraint relaxations to convert the problem into a Geometric Programming (GP) problem that is solved by using Karush-Kuhn-Tucker (KKT) optimality conditions. Given the centralized nature and complexity of the GP problem, we formulate a distributed two-sided iterative matching game and obtain a solution of the game. In this game, the users and BSs rank one another using preference metrics that are subject to the externalities (i.e., dynamic interference conditions). The solution of the game is guaranteed to converge and provides Pareto-optimal stable associations. Finally, we derive efficient light-weight versions of the iterative matching solution, i.e., non-iterative matching and sequential UL-DL matching algorithms. The performances of the solutions are evaluated in terms of aggregate UL and DL rates of all users, the number of unassociated users, and the number of coupled/decoupled associations. Simulation results demonstrate the efficacy of the proposed algorithms over the centralized GP solution as well as traditional coupled and decoupled user association schemes.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».