Towards Efficient and Fair Radio Resource Allocation Schemes for Interference-Limited Celluar Networks
Notice bibliographique
Résumé
The focus of this thesis is on studying the tradeoff between efficiency and fairness in interference-limited cellular networks. We start by characterizing the optimal tradeoff between efficiency and fairness in general resource allocation problems, including those encountered in cellular networks, where efficiency is measured by the sum-rate and fairness is measured by the Jain's fairness index. Among the commonly-used methods to approach these problems is the one based on the -fair policy. Analyzing this policy, we show that it does not necessarily achieve the optimal Efficiency-Jain Tradeoff (EJT) except for the case of two users. When the number of users is greater than two, we prove that the gap between the efficiency achieved by the -fair policy and that achieved by the optimal EJT policy for the same Jain's index can be unbounded. Finding the optimal EJT corresponds to solving potentially difficult non-convex optimization problems. To alleviate this difficulty, we derive sufficient conditions, which are shown to be sharp and naturally satisfied in various radio resource allocation problems. These conditions provide us with a means for identifying cases in which finding the optimal EJT can be reformulated as convex optimization problems. The new formulations are used to devise computationally-efficient resource schedulers that achieve the optimal EJT and surpass the baseline schedulers in terms of sum-rate efficiency, Jain's fairness index, median rate, and user satisfaction, without incurring additional complexity.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».