Girici, Tolga;Zhu, Chenxi;Agre, Jonathan R.;Ephremides, Anthony
Journal of Communications and Networks
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제12권1호
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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.
최근 차세대 무선 통신 시스템으로 다중 안테나 직교 주파수 다중접속 방식(OFDM)에서 적응적 자원 할당 기술은 사용자들의 QoS를 보장하며 성능을 개선 할 수 있는 중요한 연구 분야로 각광을 받고 있다. 그러나, 현재까지, 대부분의 자원 할당 알고리즘은 유니캐스트 시스템에 국한되어 연구가 진행되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 다중 안테나 직교 주파수 다중접속 방식 시스템에서 멀티캐스트 서비스를 위한 동적 자원 할당 기술을 제안하고 이에 대한 전산모의 실험 결과를 통하여 성능 개선 효과를 분석하였다. 실험 분석 결과, 제안하는 동적 자원 할당 기술이 기존의 방식에 비해 우월함을 증명하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권6호
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pp.1479-1495
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2012
Spectrum scarcity seems to be the most challenging issue to be solved in new wireless telecommunication services. It is shown that spectrum unavailability is mainly due to spectrum inefficient utilization and inappropriate physical layer execution rather than spectrum shortage. Daily increasing demand for new wireless services with higher data rate and QoS level makes the upgrade of the physical layer modulation techniques inevitable. Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) which utilizes multicarrier modulation to provide higher data rates with the capability of flexible resource allocation, although has widely been used in current wireless systems and standards, seems not to be the best candidate for cognitive radio systems. Filter Bank based Multi-Carrier (FBMC) is an evolutionary scheme with some advantages over the widely-used OFDM multicarrier technique. In this paper, we focus on the total throughput improvement of a cognitive radio network using FBMC modulation. Along with this modulation scheme, we propose a novel uplink radio resource allocation algorithm in which fairness issue is also considered. Moreover, the average throughput of the proposed FBMC based cognitive radio is compared to a conventional OFDM system in order to illustrate the efficiency of using FBMC in future cognitive radio systems. Simulation results show that in comparison with the state of the art two algorithms (namely, Shaat and Wang) our proposed algorithm achieves higher throughputs and a better fairness for cognitive radio applications.
As broadband access is evolving from digital subscriber lines to optical access networks, Ethernet passive optical networks (EPONs) are considered a promising solution for next generation broadband access. The point-to-multipoint topology of EPONs requires a time-division multiple access MAC protocol for upstream transmission. In this paper, we propose a new enhanced dynamic bandwidth allocation algorithm with fairness called EFDBA for multiple services over EPONs. The proposed algorithm is composed of a fairness counter controller and a fairness system buffer in the optical line terminal. The EFDBA algorithm with fairness can provide increased capability and efficient resource allocation in an EPON system. In the proposed EFDBA algorithm, the optical line termination allocates bandwidth to the optical network units in proportion to the fairness weighting counter number associated with their class and queue length. The proposed algorithm provides efficient resource utilization by reducing the unused remaining bandwidth made by idle state optical network units.
This paper suggests that resource allocation algorithm in multiuser orthogonal frequncy divisioin multiplexing (OFDM). The proposed algorithm considers throughput maximization with power constraint and quality of service (QoS) constraint. This problem has a optimal solution with using well known water-filling algorithm but the algorithm requires high computational complexity. Therefore the problem needs a sub-optimal algorithm for decreasing computational complexity. We propose a sub-optimal joint subcarrier and power allocation algorithm for multiuser OFDM system and compare with previous resource allocation algorithm.
The non-orthogonal multiple access (NOMA) technique offers throughput improvement to meet the demands of the future generation of wireless communication networks. The objective of this work is to further improve the throughput by including an underlay cognitive radio network with an existing multi-carrier NOMA network, using cooperative communication. The throughput is maximized by optimal resource allocation, namely, power allocation, subcarrier assignment, relay selection, user pairing, and subcarrier pairing. Optimal power allocation to the primary and secondary users is accomplished in a way that target rate constraints of the primary users are not affected. The throughput maximization is a combinatorial optimization problem, and the computational complexity increases as the number of users and/or subcarriers in the network increases. To this end, to reduce the computational complexity, a dynamic network resource allocation algorithm is proposed for combinatorial optimization. The simulation results show that the proposed network improves the throughput.
Salim, Mikail Mohammed;Kang, Jungho;Park, Jong Hyuk
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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pp.128-130
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2021
Smart cities collect data from thousands of IoT-based sensor devices for intelligent application-based services. Centralized cloud servers support application tasks with higher computation resources but introduce network latency. Fog layer-based data centers bring data processing at the edge, but fewer available computation resources and poor task allocation strategy prevent real-time data analysis. In this paper, tasks generated from devices are distributed as high resource and low resource intensity tasks. The novelty of this research lies in deploying a virtual node assigned to each cluster of IoT sensor machines serving a joint application. The node allocates tasks based on the task intensity to either cloud-computing or fog computing resources. The proposed Task Allocation Strategy provides seamless allocation of jobs based on process requirements.
In this paper, an analytical framework is proposed for the optimization of network performance through joint congestion control, channel allocation, rate allocation, power control, scheduling, and routing with the consideration of fairness in multi-channel wireless multihop networks. More specifically, the framework models the network by a generalized network utility maximization (NUM) problem under an elastic link data rate and power constraints. Using the dual decomposition technique, the NUM problem is decomposed into four subproblems - flow control; next-hop routing; rate allocation and scheduling; power control; and channel allocation - and finally solved by a low-complexity distributed method. Simulation results show that the proposed distributed algorithm significantly improves the network throughput and energy efficiency compared with previous algorithms.
The expansion of indications for lung transplantation, the growth of the waiting list, and donor shortages are increasing the waiting list mortality rate in Korea. The current lung allocation system in Korea is based mainly on urgency, but outcomes should also be considered to avoid futile transplantation. This review describes the current status of, and issues with, the lung allocation system in Korea including donors, the waiting list, and transplant outcomes in the context of an aging society, in which the frequency of end-stage pulmonary disease is increasing.
Economists have become interested in the centralization and decentralization of planning, in the linking up of models into a homogenous model system, and in multi-level planning. In this study, Input/Output techniques used for explaining the resource allocation mechanisms to be more rational through detailed specifications of a large organization's objectives and explicit linking of centralization and decentralization to such objectives. Also the application of mathematical methods to the higher levels of planning in the optimal allocation resources can't fully describe the actual practice of planning. On the other hand, 1-0 techniques are standard in economic analysis and planning. However, the application procedures to the armed forces hold only when their assumptions are met and when their solutions are convergent. So, it is of limited applicability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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