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Enregistrement W7026874876

Algorithmes de gestion des ressources radio pour la
\ncommunication périphérique à périphérique (D2D) dans
\nles réseaux cellulaires sans fil.

2017· dissertation· en· W7026874876 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueEspaceINRS (National Institute for Scientific Research (Canada)) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésResource allocationCellular networkScheduling (production processes)Power controlRadio resource managementCellular communicationWirelessResource management (computing)Spectral efficiency
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Device-to-device (D2D) communication has been recently proposed as an important technology
\nfor the next-generation wireless cellular system, which promises to significantly improve
\nthe system spectrum-efficiency, and energy-efficiency by exploiting the advantages of
\nproximity communication. However, many challenges must be resolved to enable efficient
\nintegration of D2D communication into the cellular networks. The overall objective of this
\ndoctoral research is to develop novel and efficient resource allocation algorithms for D2D
\ncommunications.
\nToward this end, we investigate three key design issues to support the harmonious coexistence
\nof D2D and existing cellular communications, namely spectrum and energy-efficient
\nresource allocation for single hop D2D communication, mode selection and resource allocation
\nfor relay-based D2D communication, and joint scheduling and resource allocation for
\nD2D communication. These designs have resulted in several novel contributions, which can
\nbe summarized as follows.
\nFirst, we propose the spectrum-efficient resource allocation design for single hop D2D
\ncommunication in the cellular networks, which is presented in Chapter 5. In particular, we
\npresent a resource allocation model which allows dynamic power allocation and subchannel
\nassignment for both cellular and D2D links. It is then demonstrated that the proposed algorithm
\ncan improve the system spectrum-efficiency significantly in comparison with existing
\nD2D resource allocation algorithms.
\nSecond, we develop a general energy-efficient resource allocation framework for single hop
\nD2D communication in cellular networks which targets to maximize the minimum weighted
\nenergy-efficiency (EE) of D2D links while maintaining the minimum required data rates of
\nthe cellular links. The research outcomes of this study are presented in Chapter 6. Particularly,
\nwe propose a low-complexity power control and subchannel allocation algorithm, which
\ncan approach the optimal solution of the underlying resource allocation problem. We also
\npresent the distributed implementation for the proposed algorithm, which helps reduce the
\ncomputation burden for the BS.
\nThird, we study the resource allocation problem for relay-based D2D communications,
\nwhich is covered in Chapter 7. The proposed design allows D2D links to dynamically choose
\neither the direct or relay mode. We then propose an efficient mode selection and resource allocation
\nalgorithm which optimizes the system spectrum-efficiency. We show that the proposed
\nalgorithm can dramatically outperform the conventional resource allocation schemes. Finally, we consider the joint scheduling and resource allocation design for D2D communication
\nin the cellular networks, which is described in Chapter 8. The proposed design
\nframework allows to dynamically select the set of scheduled D2D links and optimize the system
\nspectrum-efficiency. Toward this end, we develop a monotonic-based algorithm which
\nasymptotically achieves the optimal solution. We then propose a low-complexity algorithm,
\nwhich can perform much better than the conventional ones and approach the optimal solution.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0090,002
Science ouverte0,0080,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,265 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

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Publié2017
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Résumé présentoui

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