and each edge connecting two vertic

and each edge connecting two vertices shows the potential
interference between the two links. The simulation results
show that the graph-based approach performs close to the
throughput-optimal resource allocation.
In [23], a new interference cancellation scheme is designed
based on the location of users. The authors propose to allocate
a dedicated control channel for D2D users. Cellular users
listen to this channel and measure the SINR. If the SINR is
higher than a pre-defined threshold, a report is sent to the
eNB. Accordingly, the eNB stops scheduling cellular users
on the resource blocks that are currently occupied by D2D
users. The eNB also sends broadcast information regarding
the location of the users and their allocated resource blocks.
Hence, D2D users can avoid using resource blocks which
interfere with cellular users. Simulation results show that
the interference cancellation scheme can increase the average
system throughput up to 374% in comparison to the scenario
with no interference cancellation. Janis et al. address a similar
solution in [26], where the D2D users also measure the
signal power of cellular users and inform the BS of these
values. The BS then avoids allocating the same frequencytime
slot to the cellular and D2D users which have strong
interference with each other, which is different from [23]. The
proposed scheme of [26] minimizes the maximum received
power at D2D pairs from cellular users. The authors first show
via numerical results that D2D communications with random
resource allocation can increase the mean cell capacity over a
conventional cellular system by 230%. Next, they show that
their proposed interference-aware resource allocation scheme
achieves 30% higher capacity gain than the random resource
allocation strategy.

Kết quả (Việt) 1:

và mỗi cạnh kết nối hai đỉnh cho thấy tiềm nănggiao thoa giữa hai liên kết. Kết quả mô phỏngHiển thị phương pháp tiếp cận dựa trên biểu đồ thực hiện gần cácphân bổ nguồn lực thông lượng tối ưu.[23], đề án bị hủy bỏ sự can thiệp mới được thiết kếDựa trên vị trí của người dùng. Các tác giả đề xuất phân bổmột kênh chuyên dụng kiểm soát cho D2D người dùng. Người dùng di độngnghe để kênh này và đo lường SINR. Nếu SINRcao hơn một ngưỡng xác định trước, một báo cáo được gửi đến cáceNB. Theo đó, eNB dừng lại lập kế hoạch di động người dùngtrên các khối tài nguyên hiện nay bị chiếm đóng bởi D2Dngười sử dụng. ENB cũng gửi phát sóng thông tin liên quan đếnvị trí của những người sử dụng và khối được phân bổ nguồn lực của họ.Do đó, D2D người dùng có thể tránh bằng cách sử dụng tài nguyên khối màảnh hưởng đến người dùng di động. Kết quả mô phỏng Hiển thị màđề án bị hủy bỏ sự can thiệp có thể làm tăng mức trung bìnhthông qua hệ thống lên đến 374% so với các kịch bảnvới không có hủy bỏ sự can thiệp. Janis et al. giải quyết một tương tựgiải pháp trong [26], nơi người dùng D2D cũng đo cáctín hiệu sức mạnh của người sử dụng di động và thông báo cho các BS số nàygiá trị. Các BS sau đó tránh dùng cùng frequencytimekhe để di động và người sử dụng D2D có mạnh mẽsự can thiệp với mỗi khác, đó là khác nhau từ [23]. CácCác chương trình được đề xuất của [26] giảm thiểu tối đa nhận đượcsức mạnh tại D2D cặp từ người dùng di động. Các tác giả đầu tiên Hiển thịVia số kết quả đó truyền thông D2D với ngẫu nhiênphân bổ nguồn lực có thể tăng năng lực có nghĩa là các tế bào trong mộtHệ thống di động thường 230%. Tiếp theo, họ thấy rằngSơ đồ phân bổ đề xuất nguồn lực nhận thức được sự can thiệp của họđạt được tăng công suất cao hơn 30% so với các nguồn lực ngẫu nhiênchiến lược phân bổ.

Kết quả (Việt) 2:

và mỗi cạnh nối hai đỉnh cho thấy tiềm năng
can thiệp giữa hai liên kết. Các kết quả mô phỏng
cho thấy rằng phương pháp tiếp cận dựa trên đồ thị biểu diễn gần với
phân bổ nguồn lực thông tối ưu.
Trong [23], một kế hoạch can thiệp hủy mới được thiết kế
dựa trên vị trí của người sử dụng. Các tác giả đề xuất phân bổ
một kênh điều khiển dành riêng cho người dùng D2D. Người dùng di động
nghe kênh này và đo SINR. Nếu SINR là
cao hơn một ngưỡng xác định trước, một báo cáo được gửi đến các
eNB. Theo đó, các eNB dừng lịch trình người dùng di động
trên các khối tài nguyên hiện đang bị chiếm đóng bởi D2D
người sử dụng. Các eNB cũng gửi thông tin quảng bá về
vị trí của người sử dụng và các khối tài nguyên được phân bổ của họ.
Do đó, người dùng có thể D2D tránh sử dụng các khối tài nguyên mà
gây trở ngại với người dùng di động. Kết quả mô phỏng cho thấy rằng
các chương trình can thiệp hủy có thể tăng trung bình
thông qua hệ thống lên đến 374% so với kịch bản
không có sự can thiệp hủy. Janis et al. giải quyết tương tự như
giải pháp trong [26], nơi người dùng D2D cũng đo
công suất tín hiệu của người dùng di động và thông báo cho BS của các
giá trị. Các BS thì tránh phân bổ frequencytime cùng
khe cắm cho người sử dụng di động và D2D có mạnh mẽ
can thiệp với nhau, đó là khác [23]. Các
đề án đề xuất của [26] giảm thiểu tối đa nhận được
sức mạnh ở cặp D2D từ những người dùng di động. Các tác giả chương trình đầu tiên
thông qua kết quả bằng số mà truyền thông D2D với ngẫu nhiên
phân bổ nguồn lực có thể làm tăng khả năng di động trung bình trên một
hệ thống di động thông thường bằng 230%. Tiếp theo, họ thấy rằng
đề án phân bổ nguồn lực can thiệp nhận thức đề xuất của họ
đạt được công suất cao hơn 30% so với các nguồn tài nguyên ngẫu nhiên
chiến lược phân bổ.