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Enregistrement W2997803755 · doi:10.1109/tmc.2019.2962126

Load Management, Power and Admission Control in Downlink Cellular OFDMA Networks

2019· article· en· W2997803755 sur OpenAlexaff
Fahime Khoramnejad, Mehdi Rasti, Hossein Pedram, Ekram Hossain, Shahrokh Valaee

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Mobile Computing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Network Optimization
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelecommunications linkComputer scienceBase stationComputer networkLoad balancing (electrical power)Transmitter power outputPower controlOrthogonal frequency-division multiple accessAdmission controlCellular networkResource management (computing)Orthogonal frequency-division multiplexingDistributed computingPower (physics)TransmitterMathematicsQuality of service

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a resource management framework for load-coupled downlink cellular OFDMA networks considering the load factor of an individual base station (BS) per resource block (RB), i.e., the number of adjacent sub-carriers (SCs), as the variable of interest in the resource management problem. The load factor of a BS per RB, which corresponds to the fraction of active SCs in the BS per RB, is an indicator of the level of resource consumption, and it affects the interference caused to that RB reused in other BSs, and thereby, results in a load-coupled OFDMA system. We first propose two distributed schemes to minimize: (i) the total load factor of the BSs (which would in turn increase the number of supportable users in the system), and (ii) the total downlink transmit power level of the BSs. Then, we derive the necessary and sufficient conditions for checking the feasibility of given target-rate requirements (also referred to as demand vector) for users. Accordingly, an iterative and distributed scheme is proposed to check the feasibility of a given demand vector. Next, for a priority-based load-coupled network, we propose a priority-based gradual removal algorithm to support the maximal number of low-priority users while satisfying the demands of the high-priority users. To evaluate the performance of our proposed schemes for resource management and admission control in load-coupled OFDMA networks, the theoretical investigations are complemented with Monte Carlo simulations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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