Recently, multi-access edge computing (MEC) has emerged as a promising technology to alleviate the computing burden of vehicular terminals and efficiently facilitate vehicular applications. The vehicle can improve the quality of experience of applications by offloading their tasks to MEC servers. However, channel conditions are time-varying due to channel interference among vehicles, and path loss is time-varying due to the mobility of vehicles. The task arrival of vehicles is also stochastic. Therefore, it is difficult to determine an optimal offloading with resource allocation decision in the dynamic MEC system because offloading is affected by wireless data transmission. In this paper, we study computation offloading with resource allocation in the dynamic MEC system. The objective is to minimize power consumption and maximize throughput while meeting the delay constraints of tasks. Therefore, it allocates resources for local execution and transmission power for offloading. We define the problem as a Markov decision process, and propose an offloading method using deep reinforcement learning named deep deterministic policy gradient. Simulation shows that, compared with existing methods, the proposed method outperforms in terms of throughput and satisfaction of delay constraints.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.1-19
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2015
With the recent popularity of smart terminals, the demand for high-data-rate transmission is growing rapidly, which brings a new challenge for the traditional cellular networks. Both device-to-device (D2D) communication and small cells are effective to improve the transmission efficiency of local communication. In this paper, we apply D2D communication into a small cell network system (SNets) and study about the optimization problem of resource allocation for D2D communication. The optimization problem includes system scheduling and resource allocation, which is exponentially complex and the optimal solution is infeasible to achieve. Therefore, in this paper, the optimization problem is decomposed into several smaller problems and a hierarchical scheme is proposed to obtain the solution. The proposed hierarchical scheme consists of three steps: D2D communication groups formation, the estimation of sub-channels needed by each D2D communication group and specific resource allocation. From numerical simulation results, we find that the proposed resource allocation scheme is effective in improving the spectral efficiency and reducing the outage probability of D2D communication.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권4호
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pp.1390-1405
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2014
This paper investigates optimal relay selection and power allocation under an aggregate power constraint for cooperative wireless sensor networks assisted by amplify-and-forward relay nodes. By considering both transmission power and circuit power consumptions, the received signal-to-noise ratio (SNR) at the destination node is calculated, based on which, a relay selection and power allocation scheme is developed. The core idea is to adaptively adjust the selected relays and their transmission power to maximize the received SNR according to the channel state information. The proposed scheme is derived by recasting the optimization problem into a three-layered problem-determining the number of relays to be activated, selecting the active relays, and performing power allocation among the selected relays. Monte Carlo simulation results demonstrate that the proposed scheme provides a higher received SNR and a lower bit error rate as compared to the average power allocation scheme.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권3호
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pp.160-167
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2013
Resource allocation based on quantized feedback plays a critical role in wireless mesh networks with a time division multiple access (TDMA) physical layer. In this study, a resource allocation problem was formulated based on quantized feedback for TDMA wireless mesh networks that minimize the total transmission power. Three steps were taken to solve the optimization problem. In the first step, the codebook of the power, rate and equivalent channel quantization threshold was designed. In the second step, the timeslot allocation criterion was deduced using the primal-dual method. In the third step, a resource allocation scheme was developed based on quantized feedback using the stochastic optimization tool. The simulation results show that the proposed scheme not only reduces the total transmission power, but also has the advantage of quantized feedback.
멀티미디어 서비스 제공에는 네트워크의 효율적인 대역폭 할당 스케줄링이 요구된다. 비디오 데이터 스트림 같은 burstiness 특성을 갖는 정보를 전송하기 위해서는 전송률의 변화를 감소시키는 smoothing 기법을 사용하게 되는데, 현재까지 제안된 최적 smoothing 알고리즘은 peak rate를 크게 줄이고 있지만, 각각의 독립적인 데이터 스트림에 적용되었기 때문에, 네트워크 대역폭이나 프로세서 등을 공유하는 다중 스트림에 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점의 해결을 위한 효율적인 대역폭 할당 알고리즘을 제안한다. 대역폭 할당 스케줄링을 정적 대역폭 할당과 동적 대역폭 할당으로 구분해서, 정적 대역폭 할당에서는 사용자 버퍼의 누적 데이터 양을 높게 유지시킴으로써 peak rate를 감소시켰다. 동적 대역폭 할당에서는 real demand factor를 새로운 변수를 이용하여 다중 스트림의 대역폭할당에 적합한 알고리즘을 구현하였다. 마지막으로, 페트리 네트 모의실험 도구인 ExSpect 6.41을 통해서 제안된 알고리즘의 성능을 입증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권1호
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pp.91-107
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2014
Device-to-device (D2D) communication is an excellent technology to improve the system capacity by sharing the spectrum resources of cellular networks. Multicast service is considered as an effective transmission mode for the future mobile social contact services. Therefore, multicast based on D2D technology can exactly improve the spectrum resource efficiency. How to apply D2D technology to support multicast service is a new issue. In this paper, a resource allocation scheme based on cognitive radio (CR) for D2D underlay multicast communication (CR-DUM) is proposed to improve system performance. In the cognitive cellular system, the D2D users as secondary users employing multicast service form a group and reuse the cellular resources to accomplish a multicast transmission. The proposed scheme includes two steps. First, a channel allocation rule aiming to reduce the interference from cellular networks to receivers in D2D multicast group is proposed. Next, to maximize the total system throughput under the condition of interference and noise impairment, we formulate an optimal transmission power allocation jointly for the cellular and D2D multicast communications. Based on the channel allocation, optimal power solution is in a closed form and achieved by searching from a finite set and the interference between cellular and D2D multicast communication is coordinated. The simulation results show that the proposed method can not only ensure the quality of services (QoS), but also improve the system throughput.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1514-1531
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2014
Femtocell provides better coverage and higher spectrum efficiency in areas rarely covered by macrocells. However, serious two-tier interference emerging from randomly deploying femtocells may create dead zones where the service is unavailable for macro-users. In this paper, we present adopting cognitive radio spectrum overlay to avoid intra-tier interference and incorporating spectrum underlay and overlay to coordinate cross-tier interference. It is a novel centralized control strategy appropriate for both uplink and downlink transmission. We introduce the application of proper spectrum sharing strategy plus optimal power allocation to address the issue of OFDM-based femtocells interference-limited downlink transmission, along with, a low-complexity suboptimal solution proposed. Simulation results illustrate the proposed optimal scheme achieves the highest transmission rate on successfully avoiding two-tier interference, and outperforms the traditional spectrum underlay or spectrum overlay, via maximizing the opportunity to transmit. Moreover, the strength of our proposed schemes is further demonstrated by comparison with previous classic power allocation methods, in terms of transmission rate, computational complexity and signal peak-to-average power ratio.
This paper presents a optimal Var allocation algorithm for minimizing transmission line losses and improving voltage profile in a given system. In this paper, nodal input data is considered as Gaussian distribution with their mean value and their variance. A Stocastic Linear programming technique based on chance constrained method is applied, to solve the var allocation problem with probabilistic constraint. The test result in 6-Bus Model system showes that the voltage distribution of load buses is improved and the power loss is more reduced than before var allocation.
We propose a wavelength allocation method for bidirectional transmission in a coarse wavelength division multiplexing channel. The method can be accommodated by assigning a different upstream wavelength from the downstream wavelength at room temperature to eliminate penalties induced by backscattering, including Rayleigh backscattering. We suggest a procedure to obtain the minimum wavelength difference.
In this paper, the performance enhancement algorithm of channel allocation for voice and data transmission in cellular networks is proposed. The voice activity detection has been applied to dynamic channel allocation procedure to detect and separate the silence and speech among conversation periods. Hence a data user can use the silent period of an active voice channel to transmit its information. To control the selecting of channel allocation policies, the information of number of data in transmission waiting queue has been determined in order to accept the performance measurement. In the simulation results, the improvement of the performance shows via the quality of services, which are an average delay in queue, a blocking probability, and an impact of the proposed scheme is presented in the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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