Queue-Aware Joint Dynamic Interference Coordination and Heterogeneous\n QoS Provisioning in OFDMA Networks
Notice bibliographique
Résumé
We propose algorithms for cloud radio access networks that not only provide\nheterogeneous quality of-service (QoS) for rate- and, importantly,\ndelay-sensitive applications, but also jointly optimize the frequency reuse\npattern. Importantly, unlike related works, we account for random arrivals,\nthrough queue awareness and, unlike majority of works focusing on a single\nframe only, we consider QoS measures averaged over multiple frames involving a\nset of closed loop controls. We model this problem as multi-cell optimization\nto maximize a sum utility subject to the QoS constraints, expressed as minimum\nmean-rate or maximum mean-delay. Since we consider dynamic interference\ncoordination jointly with dynamic user association, the problem is not convex,\neven after integer relaxation. We translate the problem into an optimization of\nframe rates, amenable to a decomposition into intertwined primal and dual\nproblems. The solution to this optimization problem provides joint decisions on\nscheduling, dynamic interference coordination, and, importantly, unlike most\nworks in this area, on dynamic user association. Additionally, we propose a\nnovel method to manage infeasible loads. Extensive simulations confirm that the\ndesign responds to instantaneous loads, heterogeneous user and AP locations,\nchannel conditions, and QoS constraints while, if required, keeping outage low\nwhen dealing with infeasible loads. Comparisons to the baseline proportional\nfair scheme illustrate the gains achieved.\n
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 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 | 0,001 |
| 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 ».