Conjoint Routing and Resource Allocation in OFDMA-Based D2D Wireless Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we develop a highly efficient two-tier technique for jointly optimizing the routes, the subcarrier schedules, the time-shares, and the power allocations in device-to-device communication networks with thousands of randomly dropped wireless nodes. The network is first divided into a set of non-overlapping sub-networks, each with its own regional controller. The role of such a controller is to optimize the sub-network within its region and to act as an interface between nodes communicating across regions. The first tier of the proposed technique uses a novel approach for splitting a set of highly non-convex constraints into effectively two sets of convex ones and optimization proceeds by using two loops: an outer loop for iterating between the power allocations and the subcarrier schedules, and an inner loop for iterating between the two sides of the split constraints. In the second tier, a technique analogous to the one used in the first tier is applied to the network composed of the regional controllers. Optimization in this tier is performed by a global controller. The proposed technique is capable of efficiently optimizing networks with tens of thousands of nodes and with significantly better performance than existing joint design techniques, which can only optimize networks with a few tens of nodes.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».