Performance with QoS/Power Constrai

Performance with QoS/Power Constraints
There are many works which focus on the improving the
system performance while maintaining certain QoS/power
constraints [64]–[69]. The authors of [64] propose a resource
allocation method for D2D communication underlaying cellular
network, which guarantees QoS requirements for both
D2D and cellular users. They mathematically formulate the
resource allocation problem, which is a nonlinear constraint
optimization problem. They divide the problem into three subproblems.
First, the BS checks the feasibility of the D2D connection
based on the SINR requirements (admission control).
Next, they formulate the optimal power control for the D2D
pair. Finally, a maximum-weight bipartite matching based
scheme [70] is used for resource allocation for cellular and
D2D users. The authors benchmark their proposed algorithm
against the works in [4], [26], [71] via numerical simulations.
The results show that their approach provides up to 70%
throughput gain over the algorithms proposed in [4], [26], [71].
The authors of [65] consider the mode selection and resource
allocation in D2D communications underlay cellular
networks, where several pairs of D2D links co-exist with several
cellular users. They formulate the problem of maximizing
the system throughput with minimum data rate requirements,
and use the particle swarm optimization [72] method to obtain
the solutions. The simulation results show that the proposed
method has 15% throughput gain over the orthogonal resource
sharing scheme (i.e., overlay D2D which will be explained
later), where the achievable gain varies with the distance of
D2D users. Simulation results also show that this method
can improve the system performance under the constraint of
minimum data rate of users.
The authors of [66] consider the scheduling and mode
selection problem for D2D in OFDMA networks. They assume
that the system time is slotted and each channel is divided
into sub-channels. They formulate the problem of maximizing
the mean sum-rate of the system with QoS satisfaction as a
stochastic optimization problem, and use the stochastic subgradient
algorithm to solve it. From the solution, they design a
sub-channel opportunistic scheduling algorithm that takes into
account the CSI of D2D and cellular links as well as the QoS
requirement of each D2D user. The numerical results show
that the mean sum-rate can be improved by up to 500%. This
gain increases when the average D2D pair distance reduces.
Moreover, with the D2D communication, the fairness among
users can be achieved with the QoS requirement specified for
each user.
In [67], a two-phase resource allocation scheme for cellular
network with underlaying D2D communications is proposed.
The authors first formulate the optimal resource allocation
policy as an integer programming problem [73] which is
NP-Hard. Hence, they propose a two-phase low-complexity
suboptimal solution instead of the NP-Hard problem. In the
first phase, they extend the technique used in [74] to perform
optimal resource allocation for cellular users. In the second

Kết quả (Việt) 1:

Hiệu suất với QoS/năng lượng hạn chếCó rất nhiều công trình mà tập trung vào việc cải thiện cáchiệu năng hệ thống trong khi duy trì một số QoS/năng lượngràng buộc [64]-[69]. Các tác giả của [64] đề xuất một nguồn tài nguyênphương pháp phân bổ cho D2D truyền thông underlaying di độngmạng, đảm bảo QoS yêu cầu cho cả haiNgười dùng D2D và di động. Họ toán học xây dựng cácvấn đề phân bổ nguồn lực, là một hạn chế phi tuyếnvấn đề tối ưu hóa. Họ chia vấn đề thành ba bài.Trước tiên, các BS kiểm tra khả năng kết nối D2DDựa trên yêu cầu SINR (nhập học điều khiển).Tiếp theo, họ xây dựng kiểm soát quyền lực tối ưu cho D2DCặp. Cuối cùng, một tối đa-trọng lượng hai kết hợp dựa trênđề án [70] được sử dụng để phân bổ nguồn lực cho di động vàD2D người dùng. Các tác giả chuẩn của thuật toán được đề xuấtvới các tác phẩm trong [4], [26], [71] qua số mô phỏng.Kết quả cho thấy rằng cách tiếp cận của họ cung cấp lên đến 70%thông lượng đạt được qua các thuật toán được đề xuất năm [4], [26], [71].Các tác giả của [65] xem xét các chế độ lựa chọn và tài nguyênphân bổ tại D2D underlay di độngmạng, nơi một số cặp D2D liên kết cùng tồn tại với một sốngười dùng di động. Họ xây dựng vấn đề của tối đa hóatỷ lệ thông lượng hệ thống với dữ liệu tối thiểu yêu cầu,và sử dụng phương pháp tối ưu hóa [72] swarm của hạt để có đượcCác giải pháp. Kết quả mô phỏng cho thấy rằng các đề xuấtphương pháp có 15% thông qua tăng trong các nguồn tài nguyên trực giaochia sẻ đề án (tức là, lớp phủ D2D đó sẽ được giải thíchsau đó), nơi mà các thành công đạt được thay đổi theo khoảng cách củaD2D người dùng. Kết quả mô phỏng cũng thấy rằng phương pháp nàycó thể cải thiện hiệu năng hệ thống dưới sự hạn chế củatốc độ tối thiểu dữ liệu của người dùng.Các tác giả của [66] xem xét lập kế hoạch và chế độlựa chọn các vấn đề cho D2D trong OFDMA mạng. Họ giả địnhthời gian hệ thống rãnh và mỗi kênh được chiavào con kênh. Họ xây dựng vấn đề của tối đa hóacó nghĩa là tỷ lệ tổng của hệ thống với sự hài lòng của QoS là mộtvấn đề tối ưu hóa ngẫu nhiên, và sử dụng subgradient ngẫu nhiênthuật toán để giải quyết nó. Từ các giải pháp, họ thiết kế mộtthuật toán lập lịch trình con kênh cơ hội đó sẽ đưa vàotài khoản CSI D2D và di động liên kết cũng như các QoSyêu cầu của mỗi người dùng D2D. Hiển thị số kết quảrằng số tiền có nghĩa là tỷ lệ có thể được cải thiện bởi lên đến 500%. Điều nàyđạt được tăng khi là D2D đôi khoảng cách làm giảm.Hơn nữa, với giao tiếp D2D, sự công bằng trong sốngười dùng có thể đạt được với các yêu cầu QoS được chỉ định chomỗi người dùng.[67], một phân bổ nguồn lực two-phase lược đồ cho di độngmạng với underlaying D2D truyền thông được đề xuất.Các tác giả đầu tiên xây dựng phân bổ nguồn lực tối ưuCác chính sách như là một số nguyên lập trình vấn đề [73] đó làNP-khó khăn. Do đó, họ đề xuất một thấp two-phase, phức tạpsuboptimal giải pháp thay vì vấn đề khó NP. Trong cácgiai đoạn đầu tiên, họ mở rộng các kỹ thuật được sử dụng trong [74] để thực hiệnphân bổ nguồn lực tối ưu cho người dùng di động. Trong lần thứ hai

Kết quả (Việt) 2:

Hiệu suất với hạn chế QoS / Power
Có nhiều tác phẩm trong đó tập trung vào việc cải thiện
hiệu năng hệ thống, trong khi duy trì QoS nhất định / điện
hạn chế [64] - [69]. Các tác giả của [64] đề xuất một tài nguyên
phương pháp phân bổ cho truyền thông di động D2D underlaying
mạng, đảm bảo các yêu cầu QoS cho cả
D2D và người dùng di động. Họ toán học xây dựng các
vấn đề phân bổ nguồn lực, mà là một ràng buộc phi tuyến
vấn đề tối ưu hóa. Họ chia vấn đề thành ba bài toán.
Đầu tiên, các BS kiểm tra tính khả thi của các kết nối D2D
dựa trên các yêu cầu SINR (kiểm soát nhập học).
Tiếp theo, họ xây dựng các điều khiển công suất tối ưu cho các D2D
cặp. Cuối cùng, tối đa trọng lượng song phương phù hợp dựa trên
kế hoạch [70] được sử dụng để phân bổ nguồn lực cho tế bào và
người sử dụng D2D. Các tác giả chuẩn thuật toán đề xuất của họ
chống lại các công trình trong [4], [26], [71] thông qua mô phỏng số.
Kết quả cho thấy rằng cách tiếp cận của họ cung cấp lên đến 70%
thu được thông qua các thuật toán được đề xuất trong [4], [26] , [71].
Các tác giả của [65] xem xét các lựa chọn chế độ và nguồn lực
phân bổ trong truyền thông D2D tế bào lót
mạng, nơi mà một số cặp D2D liên kết cùng tồn tại với một số
người dùng di động. Họ xây dựng các vấn đề tối đa hóa
thông lượng hệ thống với yêu cầu tốc độ dữ liệu tối thiểu,
và sử dụng tối ưu hóa bầy hạt [72] phương pháp để có được
những giải pháp. Các kết quả mô phỏng cho thấy rằng các đề xuất
phương pháp có 15% đạt được thông qua các nguồn tài nguyên trực giao
chương trình chia sẻ (ví dụ, lớp phủ D2D sẽ được giải thích
sau), nơi mà các lợi đạt được khác nhau với khoảng cách của
người sử dụng D2D. Kết quả mô phỏng cũng cho thấy phương pháp này
có thể cải thiện hiệu suất hệ thống theo các hạn chế của
tốc độ dữ liệu tối thiểu của người sử dụng.
Các tác giả của [66] xem xét việc lập kế hoạch và chế độ
lựa chọn vấn đề cho D2D trong các mạng OFDMA. Họ giả định
rằng thời gian hệ thống là rãnh và mỗi kênh được chia
thành các kênh. Họ xây dựng các vấn đề tối đa hóa
giá trị trung bình tổng tỷ lệ của hệ thống với sự hài lòng của QoS là một
vấn đề tối ưu hóa ngẫu nhiên, và sử dụng ngẫu nhiên subgradient
thuật toán để giải quyết nó. Từ các giải pháp, họ thiết kế một
thuật toán lập lịch trình cơ hội phụ kênh mà sẽ đưa vào
tài khoản các CSI của D2D và tế bào liên kết cũng như QoS
yêu cầu của từng người dùng D2D. Kết quả số cho thấy
rằng trung bình tổng hợp tỷ lệ có thể được cải thiện bằng cách lên đến 500%. Điều này
đạt được tăng khi khoảng cách đôi D2D trung bình giảm.
Hơn nữa, với các thông tin liên lạc D2D, sự công bằng giữa
người sử dụng có thể đạt được với các yêu cầu QoS quy định cho
mỗi người dùng.
Trong [67], một kế hoạch phân bổ nguồn lực hai giai đoạn cho di động
mạng với underlaying truyền thông D2D được đề xuất.
Các tác giả đầu tiên xây dựng các phân bổ nguồn lực tối ưu
chính sách như là một vấn đề lập trình số nguyên [73] đó là
NP-Hard. Do đó, họ đề xuất một hai giai đoạn phức tạp thấp
giải pháp tối ưu thay vì các vấn đề NP-Hard. Trong
giai đoạn đầu tiên, họ mở rộng các kỹ thuật được sử dụng trong [74] để thực hiện
phân bổ nguồn lực tối ưu cho người dùng di động. Trong lần thứ hai