Discrete location‐aware resource allocation for underlay device‐to‐device communications in cellular networks
Notice bibliographique
Résumé
Device‐to‐device (D2D) communications underlaying a cellular network is an efficient way to enhance spectral efficiency via resource sharing between D2D and cellular users (CUs). In this study, a discrete location‐aware (DLA) interference model for D2D users is presented to allocate cellular resources. The vicinity of a CU is discretised into multiple regions, and the number of active D2D users in each region is constrained to satisfy the CU QoS requirements. Considering the locations of D2D users affecting the interference to CUs and thus the achievable rate, the formulated non‐linear 0–1 knapsack resource allocation (RA) problem is divided into two subproblems: (i) the optimal amount of shared resources between the two types of users; (ii) the optimum subset of D2D users which transmit . The conditions of D2D users spatial deployment and resources reuse portion to achieve the solutions of the two subproblems are theoretically derived and proven. Then a DLA‐RA algorithm is proposed to solve the corresponding subproblems in both single CU and multiple CUs cases. Extensive simulations results are presented which verify the effectiveness of the proposed DLA interference model and the RA 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 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 ».