This paper proposes a computer model for airline overbooking. The model is constructed in such as way that users feel easy to find the daily optimal number of additional customers given the reservations already bookded on that day by providing the appropriate cost of denied boarding. In this model, however, the reservations are restricted only up to 40 seats due to the limited P.C. capability. Heuristic approaches may be highly recommended for the larger number of reservations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4759-4780
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2017
Full Dimension multiple input multiple output (FD-MIMO) architecture employs a planar array design at the Base Station (BS) to provide high order multi-user MIMO (MU-MIMO) via simultaneous data transmission to large number of users. With FD-MIMO, the BS can also adjust the beam direction in both elevation and azimuth direction to concentrate the energy on the user of interests while minimizing the interference leakage to co-scheduled users in the same cell or users in the neighboring cells. In a typical highly populated macrocell environment, modelling the elevation angular characteristics of three-dimensional (3D) channel is critical to understanding the performance limits of the FD-MIMO system. In this paper, we study the throughput performance of FD-MIMO system with varying elevation angular spread and inter-element spacing using a 3D spatial channel model. Our results show that for a typical urban scenario, horizontal beamforming with correlated antenna spacing achieves optimal performance but by restricting the spread of elevation angles of departure, elevation beamforming achieves high array gain with wide inter-element spacing. We also realize significant gains due to spatial array processing via modelling the elevation domain and varying the inter-element spacing for both the transmitter and receiver.
Due to the difficulty of coordination in the cellular uplink, it is a practical challenge how to achieve the optimal throughput scaling with distributed scheduling. In this paper, we propose a distributed and opportunistic user scheduling (DOUS) that achieves the optimal throughput scaling in a single-input multiple-output interfering multiple-access channel, i.e., a multi-cell uplink network, with M antennas at each base station (BS) and N users in a cell. In a distributed fashion, each BS adopts M random receive beamforming vectors and then selects M users such that both sufficiently large desired signal power and sufficiently small generating interference are guaranteed. As a main result, it is proved that full multiuser diversity gain can be achieved in each cell when a sufficiently large number of users exist. Numerical evaluation confirms that in a practical setting of the multi-cell network, the proposed DOUS outperforms the existing distributed user scheduling algorithms in terms of sum-rate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권6호
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pp.1101-1112
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2011
The Multiuser Eigenmode Transmission (MET) has generated significant interests in literature due to its optimal performance in linear precoding systems. The MET can simultaneously transmit several spatial multiplexing eigenmodes to multiple users which significantly enhance the system performance. The maximum number of users that can be served simultaneously is limited due to the constraints on the number antennas, and thus an appropriate user selection is critical to the MET system. Various algorithms have been developed in previous works such as the enumerative search algorithm. However, the high complexities of these algorithms impede their applications in practice. In this paper, motivated by the necessity of an efficient and effective user selection algorithm, a low complexity recursive user selection algorithm is proposed for the MET system. In addition, the fairness of the MET system is improved by using the combination of the proposed user selection algorithm and the adaptive Proportional Fair Scheduling (PFS) algorithm. Extensive simulations are implemented to verify the efficiency and effectiveness of the proposed algorithm.
In this paper, we investigate two types of in-phase and quadrature-phase (IQ) data transfer methods for cloud multiple-input multiple-output (MIMO) network operation. They are termed "after-precoding" and "before-precoding". We formulate a cloud massive MIMO operation problem that aims at selecting the best IQ data transfer method and transmission strategy (beamforming technique, the number of concurrently receiving users, the number of used antennas for transmission) to maximize the ergodic sum-rate under a limited capacity of the digital unit-radio unit link. Based on our proposed solution, the optimal numbers of users and antennas are simultaneously chosen. Numerical results confirm that the sum-rate gain is greater when adaptive "after/before-precoding" method is available than when only conventional "after-precoding" IQ-data transfer is available.
본 논문은 복수의 안테나를 보유한 기지국이 잡음제한 된(noise-limited) 셀룰러 환경에서 복수의 단일 안테나 사용자와 동시에 통신 하는 시스템을 고려한다. 각 사용자는 제한된 피드백을 통해 송신부에 자신의 채널 상태 정보를 공유하고 송신부는 공유된 채널 정보를 바탕으로 다중사용자 기반의 공간다중화를 진행한다. 채널 정보가 제한되어있기 때문에 시스템의 하향링크 데이터 율은 채널 정보의 피드백 양에 비례한다. 하지만 피드백 양이 증가하면 피드백에 사용되는 상향링크의 자원소모가 동시에 증가하기 때문에, 실제의 통신시스템은 하향링크 통신량과 상향링크 제어정보량 사이의 균형을 적절히 고려할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 측면을 고려하여 정의된 순(net) 주파수 효율을 사용하며 이를 최대화 하는 최적의 피드백 양을 분석한다. 특히, 단말의 수신 파워가 수신 노이즈에 비해 낮을 때의 시스템의 최적 피드백 양을 주로 연구한다.
In the two-tier CDMA cellular system with microcells and overlaying macrocells, slow-moving mobile user are assigned to microcells and those who move fast are assigned to overlaying macrocells in order to minimize the total number of handoffs. With this consideration the problem is how to find the thresholds by which the system distinguishes fast-moving user from those who move slowly based on the estimated speed of users. In this paper, two methods for the mobile speed estimation are proposed and two operations schemes for micro-macro cellular CDMA system are suggested. Based on these, Optimization models to find the optimal thresholds for micro-macrocell selection, which are subject to the constrains of QoS, are developed in view of minimizing the weighted total number of handoffs. And then algorithms to find optimal solutions of the models are devised.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권3호
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pp.542-559
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2011
Most game-theoretic works of Aloha have emphasized investigating Nash equilibria according to the system state represented by the number of network users and their decisions. In contrast, we focus on the possible change of nodes' utility state represented by delay constraint and decreasing utility over time. These foregone changes of nodes' state are more likely to instigate selfish behaviors in networking environments. For such environment, in this paper, we propose a repeated Bayesian slotted Aloha game model to analyze the selfish behavior of impatient users. We prove the existence of Nash equilibrium mathematically and empirically. The proposed model enables any type of transmission probability sequence to achieve Nash equilibrium without degrading its optimal throughput. Those Nash equilibria can be used as a solution concept to thwart the selfish behaviors of nodes and ensure the system stability.
최근 들어 다수의 클라우드 서비스 제공자가 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공함으로써 각 제공자는 더 많은 사용자를 확보하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 서비스 제공자별 컴퓨팅 자원의 구성 및 서비스 제공 부하가 다르기 때문에 사용자는 다양한 수준의 서비스 품질을 경험할 수 있다. 따라서 클라우드 서비스 시장에서 더 많은 사용자를 확보하여 수익을 최대화하기 위해서는 서비스 품질에 대한 가장 합리적인 가격을 결정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 두 명의 서비스 제공자가 존재하는 멀티미디어 클라우드 서비스 시장에서 두 제공자 간 서비스 가격 경쟁에 대해 다룬다. 두 명의 클라우드 서비스 제공자가 최적의 가격을 결정하여 상호 경쟁하고 자신의 이익을 최대화할 수 있는 가격 산정 방법을 비협력 게임 이론으로 설명한다. 이를 위해 멀티미디어 클라우드 서비스의 제공 프로세스를 대기행렬 시스템으로 모형화하고, 분석 결과를 바탕으로 복점 멀티미디어 클라우드 서비스 시장에서 가격 경쟁 문제를 제안한다.
The overall performance of multiuser systems significantly depends on how effectively and fairly manage resources shared by them. The efficient resource management strategies are even more important for multimedia users since multimedia data is delay-sensitive and massive. In this paper, we focus on resource allocation based on a game-theoretic approach, referred to as Nash bargaining solution (NBS), to provide a quality of service (QoS) guarantee for each user. While the NBS has been known as a fair and optimal resource management strategy, it is challenging to find the NBS efficiently due to the computationally-intensive task. In order to reduce the computation requirements for NBS, we propose an approach that requires significantly low complexity even when networks consist of a large number of users and a large amount of resources. The proposed approach linearizes utility functions of each user and formulates the problem of finding NBS as a convex optimization, leading to nearly-optimal solution with significantly reduced computation complexity. Simulation results confirm the effectiveness of the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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