Resource Allocation and Interference Management in Heterogeneous Wireless Networks
Notice bibliographique
Résumé
Heterogeneous networks (HetNet) are a promising solution to improve network performance in terms of spectrum efficiency and energy efficiency.Nevertheless, HetNets suffer from two main sources of interference: mutual interference between macrocells and small cells (called cross-layer interference), as well as inter-cell interference among small cells themselves (called co-layer interference).In this thesis, we study the resource allocation and interference issues of HetNets.First, in HetNet systems with a moderate number of small cells, we integrate two popular approaches: spectrum avoidance and spectrum sharing, using optimization and game theory.In this solution, small base stations (SBSs) opportunistically avoid the parts of the spectrum that are used by macro BS (MBS), thereby controlling cross-layer interference, while the co-layer interference is controlled using a spectrum sharing technique.We then exploit recent advances in the mean-field game theory in order to control the co-layer interference between a large number of small cells.Meanwhile, a spectrum avoidance technique is applied to control the cross-layer interference.Next, we design a full spectrum sharing technique based on the mean-field game theory for interference management in hyper dense HetNet systems.The joint cross-layer and co-layer interference management issue is formulated as two nested problems, which are solved via distributed algorithms.Furthermore, tools from the optimization theory are employed to enhance the performance of cell edge users in open access HetNets.Simulation results are presented to show the effectiveness of the proposed schemes.nm Best Response Transmit power (γ nm ) A Function that Maps the SINR into Data Rate xx
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».