Device-to-Device Data Transfer Through Multihop Relay Links Underlaying Cellular Networks
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing demand for high-data mobile traffic and applications, Device-to-Device (D2D) communication has emerged as a promising technique for next generation of cellular networks to increase the network capacity. In this paper, to offload traffic from network backhaul, we investigate the problem of relaying data through multihop nodes, using D2D communication, for a set of transmitter-receiver pairs, by sharing cellular resource blocks. Furthermore, the problem is extended to schedule the transmission links within a maximum time frame to obey a delay constraint. If the transmission path could not be scheduled within the maximum time frame for any D2D communication pair, the communication is redirected through the base station similar to cellular mode. Our problem aims at minimizing the overall D2D transmission power by giving priority to maximizing the number of paths that go through D2D relaying. We mathematically formulate the above problem and find optimal solutions for small networks. We show the NP-hardness of the problem, and owing to its complexity, we propose an algorithmic method for more extensive networks. Through numerical results, the performance of our mathematical optimization model and algorithm is compared and the efficiency of the proposed algorithmic method is shown.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».