Joint Power Optimization for Device-to-Device Communication in Cellular Networks With Interference Control
Notice bibliographique
Résumé
For device-to-device (D2D) communication under laid in a cellular network with uplink resource sharing, both cellular and D2D pairs may cause significant inter-cell interference (ICI) at a neighboring base station (BS). In this paper, under optimal BS receive beamforming, we jointly optimize the power of a cellular user (CU) and a D2D pair for their sum rate maximization, while satisfying minimum SINR requirements and worst-case ICI limit in multiple neighboring cells. We solve this non-convex joint optimization problem in two steps. First, the necessary and sufficient condition for the D2D admissibility under given constraints is obtained. Finally, we consider joint power control of the CU and D2D transmitters. We propose a power control algorithm to maximize the sum rate. Depending on the severity of ICI that D2D and CU may cause, we categorize the feasible solution region into five cases, each of which may further include several scenarios based on minimum SINR requirements. The proposed algorithm is optimal when ICI to a single neighboring cell is considered. For multiple neighboring cells, we provide an upper bound on the performance loss by the proposed algorithm and conditions for its optimality. We further extend our consideration to the scenario of multiple CUs and D2D pairs, and formulate the joint power control and CU-D2D matching problem. We show how our proposed solution for one CU and one D2D pair can be utilized to solve this general joint optimization problem. Simulation demonstrates the effectiveness of our power control algorithm and the nearly optimal performance of the proposed approach in the setting of multiple CUs and D2D pairs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».