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Enregistrement W7005449184

Radio resource allocation for wireless heterogeneous networks

2013· dissertation· en· W7005449184 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCephalopods and Marine Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut national de la recherche scientifiqueNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésMacrocellFemtocellHeterogeneous networkResource allocationRadio resource managementPower controlWireless networkSpectral efficiencyTransmitter power outputFrequency allocation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By deploying small cells (i.e., femtocells) within the same service area of regular macrocells, a much higher area spectral efficiency, better indoor coverage, and significant mobile data offloading can be achieved at low cost.Because femtocells reuse the radio spectrum already assigned to macrocells in an uncoordinated fashion, new cell boundaries are created and the signal interference situation becomes far more unpredictable than in conventional networks.In this heterogeneous network setting, adaptive power allocation and dynamic spectrum access are needed to ensure a harmonized coexistence of network entities with diverse design specifications.Since femtocells are deployed by end users without any network planning, autonomous solutions are desirable to effectively control the severe intra-tier and cross-tier interferences.In this study, we develop and evaluate distributed radio resource allocation algorithms for wireless heterogeneous networks employing code-division multiple access (CDMA) and orthogonal frequency-division multiple access (OFDMA).Requiring no central coordination, the devised solutions robustly protect the ongoing operation of all existing macrocell users, while optimally exploiting the residual network capacity for femtocells.In CDMA-based networks, we propose a dynamic pricing scheme combined with femtocell user admission control to indirectly manage the cross-tier interference.The proposed joint power and admission control algorithms can be locally executed at each link to offer a maximum utility to individual users.For the total network utility maximization, we develop joint Pareto-optimal power control and signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) assignment algorithms that can fairly share radio resources among users.Upon applying convex optimization methods, the minimum SINRs prescribed by macrocell users are effectively enforced, whereas the sum network utility is globally maximized.In OFDMA-based networks, to resolve the highly nonconvex and combinatorial problem of joint power and subchannel allocation, we propose a dynamic spectrum management scheme that alternatively optimizes the powers and assigns the subchannels.With the adopted successive convex approximation approach, the total throughput of all femtocells is maximized whilst the macrocell network capacity is always protected.In cognitive femtocells where femtocell users opportunistically access the spectrum licensed to macrocells, we apply Lagrangian duality to devise jointly optimal power and subchannel allocation algorithms.The distributed solutions are shown to achieve their global optimality with low complexity.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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