Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.45
no.1
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pp.59-65
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2008
In this paper, a new adaptive resource allocation scheme is proposed in orthogonal frequency-division multiple access(OFDMA) systems with rate proportionality constraints. The problem of maximizing the overall system capacity with constraints on bit error rate, total transmission power and rate-proportionality for user requiring different classes of service is formulated. Since the optimal solution to the constrained fairness problem is extremely complex to obtain, a low-complexity suboptimal algorithm that separates subchannel allocation and power allocation is proposed. Firstly, the number of subchannels to be assigned to each user is determined based on the users' average signal-to-noise ratio and rate-proportion. Subchannels are subsequently distributed according to the modified max-min criterion. Lastly, based on the subchannel allocation, the optimal power allocation by solving the Language dual problem is proposed. Additionally, in order to reduce the computational complexity, iterative rate proportionality tracking algorithm is proposed for maximizing the capacity together with maintaining the rate proportionality constraint.
With the explosivley increasing demand in wireless telecommunication service, the shortage of radio spectrum has been worsen. The traditional approach of the current fixed spectrum allocation leads to spectrum underutilization. Recently, CR (Cognitive Radio) technologies are proposed to enhance the spectrum utilization by allocating dynamically radio resources to CR Networks. In this study, we consider a radio resource(power, subcarrier) allocation problem for OFDMA-based CRN in which a base station supports a variety of CUs (CRN Users) while avoiding the radio interference to PRN (Primary Radio Network). The problem is mathematically formulated as a general 0-1 IP problem. The optimal solution method for the IP problem requires an unrealistic execution time due to its complexity. Therefore, we propose an heuristic that gives an approximate solution within a reasonable execution time.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.36C
no.4
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pp.17-29
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1999
This paper presents a high level synthesis method targeting low power consumption for data-dominated CMOS circuits (e.g., DSP). The high level synthesis is divided into three basic tasks: scheduling, resource and register allocation. For lower power scheduling, we increase the possibility of reusing an input operand of functional units. For a scheduled data flow graph, a compatibility graph for register and resource allocation is formed, and then a special weighted network is then constructed from the compatibility graph and the minimum cost flow algorithm is performed on the network to obtain the minimum power consumption data path assignment. The formulated problem is then solved optimally in polynomial time. This method reduces both the switching activity and the capacitance in synthesized data path. Experimental results show 15% power reduction in benchmark circuits.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.3
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pp.1357-1372
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2017
Energy harvesting techniques, particularly radio frequency energy harvesting (RF-EH) techniques, which are known to provide feasible solutions to enhance the performance of energy constrained wireless communication systems, have gained increasing attention. In this paper, we consider a wireless-powered cooperative communication network (WPCCN) for transferring energy in the downlink and forwarding signals in the uplink. The objective is to maximize the average transmission rate of the system, subject to the total network power constraint. We formulate such a problem as a form of wireless energy transmission based on resource allocation that searches for the joint subcarrier pairing and the time and power allocation, and this can be solved by using a dual approach. Simulation results show that the proposed joint optimal scheme can efficiently improve system performance with an increase in the number of subcarriers and relays.
Marco P. Mwaimu;Mike Majham;Ronoh Kennedy;Kisangiri Michael;Ramadhani Sinde
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.4
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pp.55-68
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2023
In recent years, the Television White Space (TVWS) has attracted the interest of many researchers due to its propagation characteristics obtainable between 470MHz and 790MHz spectrum bands. The plenty of unused channels in the TV spectrum allows the secondary users (SUs) to use the channels for broadband services especially in rural areas. However, when the number of SUs increases in the TVWS wireless network the aggregate interference also increases. Aggregate interferences are the combined harmful interferences that can include both co-channel and adjacent interferences. The aggregate interference on the side of Primary Users (PUs) has been extensively scrutinized. Therefore, resource allocation (power and spectrum) is crucial when designing the TVWS network to avoid interferences from Secondary Users (SUs) to PUs and among SUs themselves. This paper proposes a model to improve the resource allocation for reducing the aggregate interface among SUs for broadband services in rural areas. The proposed model uses joint power and spectrum hybrid Firefly algorithm (FA), Genetic algorithm (GA), and Particle Swarm Optimization algorithm (PSO) which is considered the Co-channel interference (CCI) and Adjacent Channel Interference (ACI). The algorithm is integrated with the admission control algorithm so that; there is a possibility to remove some of the SUs in the TVWS network whenever the SINR threshold for SUs and PU are not met. We considered the infeasible system whereby all SUs and PU may not be supported simultaneously. Therefore, we proposed a joint spectrum and power allocation with an admission control algorithm whose better complexity and performance than the ones which have been proposed in the existing algorithms in the literature. The performance of the proposed algorithm is compared using the metrics such as sum throughput, PU SINR, algorithm running time and SU SINR less than threshold and the results show that the PSOFAGA with ELGR admission control algorithm has best performance compared to GA, PSO, FA, and FAGAPSO algorithms.
Cloud computing has drastically reduced the price of computing resources through the use of virtualized resources that are shared among users. However, the established large cloud data centers have a large carbon footprint owing to their excessive power consumption. Inefficiency in resource utilization and power consumption results in the low fiscal gain of service providers. Therefore, data centers should adopt an effective resource-management approach. In this paper, we present a novel load-balancing framework with the objective of minimizing the operational cost of data centers through improved resource utilization. The framework utilizes a modified genetic algorithm for realizing the optimal allocation of virtual machines (VMs) over physical machines. The experimental results demonstrate that the proposed framework improves the resource utilization by up to 45.21%, 84.49%, 119.93%, and 113.96% over a recent and three other standard heuristics-based VM placement approaches.
This paper deals with an allocation strategy for the resources of direct load control program, which is considered the operating states in power systems. The existing approaches, load shedding priority algorithm, curtailment payback based algorithm and mixed curtailment algorithm, are based on the uniform allocation strategy. These approaches are not taken into account the operating states in power systems. So, under the critical operating condition, direct load control resource is evaluated by introducing the congestion factor.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.7
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pp.2496-2512
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2021
The requirements for powerful computing capability, high capacity, low latency and low energy consumption of emerging services, pose severe challenges to the fifth-generation (5G) network. As a promising paradigm, mobile edge networks can provide services in proximity to users by deploying computing components and cache at the edge, which can effectively decrease service delay. However, the coexistence of heterogeneous services and the sharing of limited resources lead to the competition between various services for multiple resources. This paper considers two typical heterogeneous services: computing services and content delivery services, in order to properly configure resources, it is crucial to develop an effective offloading and caching strategies. Considering the high energy consumption of 5G base stations, this paper considers the hybrid energy supply model of traditional power grid and green energy. Therefore, it is necessary to design a reasonable association mechanism which can allocate more service load to base stations rich in green energy to improve the utilization of green energy. This paper formed the joint optimization problem of computing offloading, caching and resource allocation for heterogeneous services with the objective of minimizing the on-grid power consumption under the constraints of limited resources and QoS guarantee. Since the joint optimization problem is a mixed integer nonlinear programming problem that is impossible to solve, this paper uses deep reinforcement learning method to learn the optimal strategy through a lot of training. Extensive simulation experiments show that compared with other schemes, the proposed scheme can allocate resources to heterogeneous service according to the green energy distribution which can effectively reduce the traditional energy consumption.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.1
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pp.152-167
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2016
This paper investigates the simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) for two-hop orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) decode-and-forward (DF) relay network, where a relay harvests energy from radio frequency signals transmitted by a source and then uses the harvested energy to assist information transmission from the source to its destination. The power splitting receiver is considered at the relay. To explore the performance limit of such a SWIPT-enabled system, a resource allocation (RA) optimization problem is formulated to maximize the achievable information rate of the system, where the power allocation, the subcarrier pairing and the power splitting factor are jointly optimized. As the problem is non-convex and there is no known solution method, we first decompose it into two separate subproblems and then design an efficient RA algorithm. Simulation results demonstrate that our proposed algorithm can achieve the maximum achievable rate of the system and also show that to achieve a better system performance, the relay node should be deployed near the source in the SWIPT-enabled two-hop OFDM DF relay system, which is very different from that in conventional non-SWIPT system where the relay should be deployed at the midpoint of the line between the source and the destination.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39A
no.9
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pp.557-559
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2014
We propose an efficient resource allocation scheme based on interference awareness for D2D (Device-to-Device) communication in cellular networks. Recently, many researchers have studied how to allocate frequency resources to DUE (D2D User Equipment) with full interference channel information. However, it is difficult to assume a scenario where instantaneous interference information between the CUE (Cellular UE) and DUE is known to the BS (Base Station). To tackle this problem, we proposed in this paper a new scheme in which the BS allocates a resource to CUE and DUE without a full channel information and can aware interference based on only transmit power and distance between UEs. Simulation results show effectiveness of the proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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