Dynamic Resource Allocation for LTE-Based Vehicle-to-Infrastructure Networks
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
This paper studies the dynamic resource allocation (DRA) problem for LTE-based vehicle-to-infrastructure networks, where the goal is to minimize the total power consumption (TPC) in the downlink, subject to both power constraints and rate requirements. Under time-varying channel conditions, the TPC minimization takes the form of a discrete-time sequence of NP-hard combinational optimization problems. To solve these sequential problems, we propose a novel two-stage algorithm, named as DRA and precoding algorithm (DRA-Pre). In the first stage, the resource allocation problem (i.e., pairing of vehicle users to roadside units, and subcarrier allocation) is solved by applying the multi-value discrete particle swarm optimization method. This approach takes advantage of the channel correlation by exploiting the relationship between resource allocation solutions in adjacent time slots, which can improve the TPC performance. In the second stage, the precoding design problem is solved by a low-complexity algorithm, where the original problem is split into two subproblems, i.e., a rate max-min subproblem and a TPC minimization subproblem. Simulation results show that the proposed algorithm converges rapidly and significantly outperforms benchmark approaches in terms of TPC.
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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 | 0,001 | 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