Distributed heuristic adaptive power control algorithms in femto cellular networks for improved performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adaptiveness of femto base station's (FBS's) transmission power (TP) is crucial in determining Quality of Service and ecofriendliness of a network. Joint power optimization and admission control problems have been reformulated to identify the TP of v already deployed FBSs, and the problem is shown to be computationally hard. Accordingly, an adaptive distributed heuristic called power search algorithm (PSA) is proposed. A learning algorithm analytically identifies the received signal strength‐based coverage of each FBS in all directions during planning. A 3‐dimensional reference matrix, ie, REF , for each FBS, is thereby formulated and stored in the corresponding FBSs. Power search algorithm handles call admission/termination at run time. For call admission, PSA identifies the serving FBS and the required minimum TP. A suitable data structure is also maintained by PSA for efficient call handling. A new call is dropped if its admission degrades the Quality of Service of existing end‐users. For call termination, change in TP is triggered if the highest power level of the FBS was being exercised to serve this particular user. The worst‐case run‐time complexity of PSA turns out to be O(log 2 N ), where N is the number of TP levels of a particular FBS. Comparing with existing heuristics, improved performance of PSA includes highest throughput and signal‐to‐interference‐plus‐noise ratio while minimizing starvation and cumulative TP with lower complexity even for high end‐user density. Exhaustive simulation reveals that the probability of an end‐user having signal‐to‐interference‐plus‐noise ratio above 0 dB is 0.83 even in the worst case scenario. Accordingly, the proposed PSA is claimed to be superior.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».