Cooperative Device-to-Device Communication for Uplink Transmission in Cellular System
Notice bibliographique
Résumé
The rapid development of the Internet of Things has brought new challenges to cellular networks with super-dense devices and deep-fading channels. These challenges may substantially decrease the transmission efficiency and increase the device's power consumption, especially in the uplink. A pressing issue is to improve enhanced Node B's (eNB) scheduler considering a large number of users. In this paper, a semi-centralized cooperative control method is proposed for the cellular uplink transmissions, where the user equipment (UE) relays are randomly selected according to a certain density decided by the eNB. Two specific cooperative schemes based on device-to-device (D2D) communications are proposed, which are the random UE relay scheme and the one further applying network coding. The D2D interference is considered and modeled based on stochastic geometry. The proposed schemes are analyzed based on two distinct traffic models, i.e., the machine type communications traffic with the small-data feature and the full-buffer traffic. Extensive Monte Carlo simulations have been conducted for the small-data traffic and the closed-form theoretical results have been derived for the full-buffer traffic. Performance gains are achieved in various scenarios and the comparisons between two cooperative schemes are made as well. The results provide an important guideline for the eNB to determine how to select and configure cooperative D2D communication for uplink.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».