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Enregistrement W2982524715 · doi:10.1109/wcnc.2019.8885482

Decoupled Uplink-Downlink User Association in Ultra-Dense Networks: A Contract-Theoretic Approach

2019· article· en· W2982524715 sur OpenAlexaff
Chen Dai, Kun Zhu, Ran Wang, Yuanyuan Xu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensNovelis (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelecommunications linkComputer scienceBase stationComputer networkUser equipmentAssociation (psychology)WirelessChannel (broadcasting)Transmitter power outputTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

User association is a crucial factor that affects the performance of wireless networks. In current cellular networks, user association is typically coupled, which means an user equipment (UE) must associate with the same base station (BS) in uplink (UL) and downlink (DL). For single-tier wireless networks, such mechanism is simple and effective. However, in heterogeneous ultra-dense networks (UDNs), there are distinct differences in transmission power, data traffic and channel quality etc., for which coupled association could restrict the performance of system. To cope with it, the concept of decoupled UL-DL (DUDe) association has been introduced recently, which enables a UE to associate with different BSs in UL and DL. In this paper, we investigate decoupled UL-DL user association in UDNs. Considering the existence of asymmetric information (i.e., channel gains and intercell interferences), which can be seen as the private information for UE, we propose a contract-theoretic user association approach. Particularly, we model the decoupled association process as a monopoly labor market, where BSs act as employers and offer contracts to employees (i.e., UEs). The contract items cover the available associated bandwidths, transmitted powers and corresponding prices. Then BS broadcasts these drafted contract information, and UE selects to sign the optimal contract by considering her own demands. Numerical results show significant superiorities of DUDe than coupled UL-DL association in perspective of nodes utilities and social surplus, and compared with the existing user association methods, contract-theoretic approach shows a certain improvement in performance.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,741

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,189 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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