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Enregistrement W2894564570 · doi:10.1109/tcomm.2018.2873735

Joint User Scheduling and RRU Association for ODFMA-Based Networks With Inter-BBU Coordination

2018· article· en· W2894564570 sur OpenAlexaff
Shahida Jabeen, Pin‐Han Ho

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceScheduling (production processes)Joint (building)Association (psychology)Computer networkDistributed computingEngineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the joint user scheduling (US) and user association (UA) problem for OFDMA-based networks under the centralized radio access network (C-RAN) architecture. We first formulate the joint optimization problem for US and UA, which is intractable in its exact form, and therefore, we propose a corresponding upper bound problem, with much lower computational complexity, with the help of a novel continuous rate function. We show that the upper bound problem can be further converted into an equivalent convex optimization problem via geometric programming (GP) that can be solved with inter-baseband unit coordination, which is viable in the C-RAN architecture. Furthermore, we show that the solutions of the convex upper bound problem can be mapped into the solution space of the original joint US and UA problem with a small gap. As a practically implementable solution to the original problem, a heuristic-based scheduler has been developed to obtain quasi-optimal UA and US solutions for the uplink (UL) as well as the downlink (DL) transmissions. Through extensive numerical simulations, we verify that the performance of the proposed heuristic-based scheduler is quasi-optimal on both UL and DL.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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