System Capacity Maximization With Efficient Resource Allocation Algorithms in D2D Communication
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In a device to device (D2D) communication underlaying cellular network, total system sum rate (capacity) can be improved if cellular user equipment's (UEs) and D2D pairs share resource blocks (RBs). We consider an optimization problem where the objective is to maximize the total sum rate of the system by sharing RBs among cellular UEs and D2D pairs while maintaining the quality of service requirements. We consider three approaches depending on the degree of sharing i.e., “One to One Sharing”, “One to Many Sharing”, and “Many to Many Sharing”. Most of the existing algorithms consider that sharing of RBs can only improve the total system sum rate. However, sharing of RBs between a cellular UE and a D2D pair can also decrease the total system sum rate. Considering this observation, we propose an algorithm based on the weighted bipartite matching algorithm which avoids such sharing and maximize the total system sum rate for the “One to One Sharing”approach. Moreover, We propose resource allocation algorithms for “One to Many Sharing”and “Many to Many Sharing”with a target to maximize the system capacity and also provide the analysis of the proposed algorithms. Through simulations, we find that our proposed algorithms outperform the existing algorithms in terms of maximizing total system sum rate. Our proposed algorithms also perform better in terms of total interference introduced due to the sharing of RBs among cellular UEs and D2D pairs.
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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 | 0,000 | 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 découle