Uplink Resource Allocation in Energy Harvesting Cellular Network With H2H/M2M Coexistence
Notice bibliographique
Résumé
We consider uplink transmission using a single carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) scheme in a cellular network with human-to-human (H2H) and machine-to-machine (M2M) communications. The M2M traffic is relayed through energy harvesting (EH) gateways. An optimization framework is developed to minimize the data dropping in the EH gateways caused by delay constraint violation of the M2M traffic while taking into account the rate requirements of the H2H communication, the data and energy causality constraints as well as the SC-FDMA transmission constraints. By introducing two transforms, the original problem is expressed in a linearly separable form in terms of its discrete and continuous variables with the convexified continuous part. Then, Generalized Benders Decomposition is applied to solve the problem by decomposing it into primal and master problems. Due to the NP-hardness of the optimal solution, a low-complexity method is proposed by combining the solution of the primal problem with a heuristic resource block allocation algorithm. Simulation results show that the proposed heuristic method performs better than two alternative heuristic methods when applied to small scale and large scale networks.
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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 | 0,000 | 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 ».