KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.5
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pp.1286-1302
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2012
In this paper, the resource allocation problem with proportional fairness rate in cognitive OFDM-based wireless network is studied. It aims to maximize the total system throughput subject to constraints that include total transmit power for secondary users, maximum tolerable interferences of primary users, bit error rate, and proportional fairness rate among secondary users. It is a nonlinear optimization problem, for which obtaining the optimal solution is known to be NP-hard. An efficient bio-inspired suboptimal algorithm called immune clonal optimization is proposed to solve the resource allocation problem in two steps. That is, subcarriers are firstly allocated to secondary users assuming equal power assignment and then the power allocation is performed with an improved immune clonal algorithm. Suitable immune operators such as matrix encoding and adaptive mutation are designed for resource allocation problem. Simulation results show that the proposed algorithm achieves near-optimal throughput and more satisfying proportional fairness rate among secondary users with lower computational complexity.
Power allocation is a technique that evenly allocates samples for each stratum, although the overall efficiency of the allocation is less than that of optimal allocation, and it is often used as a square root proportional allocation in real survey. Also, considering the non-response that occurs in real survey, a larger sample size is used than that in the theoretical formula. In this study, in determining the sample size for each stratum, we study the new methods of allocating by adding information on the response rate per each stratum to power allocation method. The proposed allocation methods are compare with proportional, optimal, and square root proportional allocation in simulation. In addition, the comparison with the proportional and optimal allocation to which the response rate was added is examined through simulation. As a result, we examine the advantages and disadvantages of the allocation methods.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.4
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pp.220-227
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2018
The cooperative game theory consists of a set of players and utility function that has positive values for a subset of players, called coalition, in the game. The purpose of cost allocation method is to allocate the relevant cost among game players in a fair and rational way. Therefore, cost allocation method based on cooperative game theory has been applied in many areas for fair and reasonable cost allocation. On the other hand, the desirable characteristics of the cost allocation method are Pareto optimality, rationality, and marginality. Pareto optimality means that costs are entirely paid by participating players. Rationality means that by joining the grand coalition, players do not pay more than they would if they chose to be part of any smaller coalition of players. Marginality means that players are charged at least enough to cover their marginal costs. If these characteristics are all met, the solution of cost allocation method exists in the core. In this study, proportional method is applied to EOQ inventory game and EPQ inventory game with shortage. Proportional method is a method that allocates costs proportionally to a certain allocator. This method has been applied to a variety of problems because of its convenience and simple calculations. However, depending on what the allocator is used for, the proportional method has a weakness that its solution may not exist in the core. Three allocators such as demand, marginal cost, and cost are considered. We prove that the solution of the proportional method to demand and the proportional method to marginal cost for EOQ game and EPQ game with shortage is in the core. The counterexample also shows that the solution of the proportional method to cost does not exist in the core.
This paper describes the effect of the train ticket allocation methods. Two types of the allocation method, 'proportional to the distance between two stations' and proportional to ticket-demand', are compared. From the result of calculation, the letter case shows better characteristics than the former case especially on the scat occupation ratio and the regional equality or allocation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.6
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pp.751-759
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2012
This paper proposes an alternative stratified randomized response model based on the model of Singh and Joarder (1997). It is shown numerically that the proposed stratified randomized response model is more efficient than Hong et al. (1994) (under proportional allocation) and Kim and Warde (2004) (under optimum allocation).
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38A
no.7
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pp.580-591
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2013
The Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) is considered as a novel modulation and multiple access technique for 4th generation wireless systems. In this paper, we formulate a base station's power allocation algorithm for each user to maximize the user's sum rate, subject to constraints on total power, bit error rate, and rate proportionality among the users for a better proportional rate adaptive (RA) resource allocation method for OFDMA based system. We propose a novel power allocation method based on the proportion of subcarrier allocation and the user's normalized proportionality constant. We adapt a greedy algorithm and waterfilling technique for allocating the subcarriers among the users. In an end-to-end simulation, we validate that the proposed technique has higher system capacity and lower CPU execution times, while maintaining the acceptable rate proportionality among users.
In this paper, we consider resource allocation with proportional fairness in the downlink orthogonal frequency division multiple access relay networks, in which relay nodes operate in decode-and-forward mode. A joint optimization problem is formulated for relay selection, subcarrier assignment and power allocation. Since the formulated primal problem is nondeterministic polynomial time-complete, we make continuous relaxation and solve the dual problem by Lagrangian dual decomposition method. A near-optimal solution is obtained using Karush-Kuhn-Tucker conditions. Simulation results show that the proposed algorithm provides superior system throughput and much better fairness among users comparing with a heuristic algorithm.
This paper addresses the resource allocation (RA) problem in multi-cell cognitive radio networks. Besides the interference power threshold to limit the interference on primary users PUs caused by cognitive users CUs, a proportional fairness constraint is used to guarantee fairness among multiple cognitive cells and the impact of imperfect spectrum sensing is taken into account. Additional constraints in typical real communication scenarios are also considered-such as a transmission power constraint of the cognitive base stations, unique subcarrier allocation to at most one CU, and others. The resulting RA problem belongs to the class of NP-hard problems. A computationally efficient optimal algorithm cannot therefore be found. Consequently, we propose a suboptimal RA algorithm composed of two modules: a subcarrier allocation module implemented by the immune algorithm, and a power control module using an improved sub-gradient method. To further enhance algorithm performance, these two modules are executed successively, and the sequence is repeated twice. We conduct extensive simulation experiments, which demonstrate that our proposed algorithm outperforms existing algorithms.
Girici, Tolga;Zhu, Chenxi;Agre, Jonathan R.;Ephremides, Anthony
Journal of Communications and Networks
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v.12
no.1
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pp.30-42
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2010
In this work we consider the problem of downlink resource allocation for proportional fairness of long term received rates of data users and quality of service for real time sessions in an OFDMA-based wireless system. The base station allocates available power and subchannels to individual users based on long term average received rates, quality of service (QoS) based rate constraints and channel conditions. We formulate and solve a joint bandwidth and power optimization problem, solving which provides a performance improvement with respect to existing resource allocation algorithms. We propose schemes for flat as well as frequency selective fading cases. Numerical evaluation results show that the proposed method provides better QoS to voice and video sessions while providing more and fair rates to data users in comparison with existing schemes.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.8
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pp.1606-1612
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2012
Cognitive radio technology enables us to utilize the extra spectrum which is not used by the primary users by sensing the channel condition. To use such an extra spectrum, spectrum allocation is one of the important issues in the cognitive radio networks. The network is dynamic and the available channels are changeable, and the opportunistic channel allocation is required to use the resource efficiently without interference to the primary networks. In this paper, modified proportional fairness scheduling is proposed for cognitive radio networks to satisfy the both fairness and system throughput, and the modified scheduling was designed to reduce the interference to the primary users.
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