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.
In this paper, we study optimal tradeoffs of achievable throughput versus consumed power in wireless ad-hoc networks formed by a collection of multiple antenna nodes. Relying on adaptive modulation and/or dynamic channel coding rate allocation techniques for multiple antenna systems, we examine the maximization of throughput under power constraints as well as the minimization of transmission power under throughput constraints. In our examination, we also consider the impacts of enforcing quality of service requirements expressed in the form of channel coding block loss constraints. In order to properly model temporally correlated loss observed in fading wireless channels, we propose the use of finite-state Markov chains. Details of fading statistics of signal-to-interference-noise ratio, an important indicator of transmission quality, are presented. Further, we objectively inspect complexity versus accuracy tradeoff of solving our proposed optimization problems at a global as oppose to a local topology level. Our numerical simulations profile and compare the performance of a variety of scenarios for a number of sample network topologies.
This study considers a joint congestion control, routing and power control for energy-constrained wireless networks. A mathematical model is introduced which includes maximization of network utility, maximization of network lifetime, and trade-off between network utility and network lifetime. The framework would maximize the overall throughput of the network where the overall throughput depends on the data flow rates which in turn is dependent on the link capacities. The link capacity on the other hand is a function of transmit power levels and link Signal-to-Interference-plus-Noise-Ratio (SINR) which makes the power allocation problem inherently difficult to solve. Using dual decomposition techniques, subgradient method, and logarithmic transformations, a joint algorithm for rate and power allocation problems was formulated. Numerical examples for each optimization problem were also provided.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.5943-5962
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2017
A resource allocation algorithm based on simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) to maximize the system throughput is proposed in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) relay networks. The algorithm formulates the problem under the peak power constraints of the source and each subcarrier (SC), and the energy causality constraint of the relay. With the given SC allocation of the source, we give and prove the optimal propositions of the formulated problem. Then, the formulated problem could be decomposed into two separate throughput maximization sub-problems by setting the total power to transfer energy. Finally, several SC allocation schemes are proposed, which are energy priority scheme, information priority scheme, balanced allocation scheme and exhaustive scheme. The simulation results reveal that the energy priority scheme can significantly reduce computational complexity and achieve approximate performance with the exhaustive scheme.
Understanding and optimizing the energy consumption of wireless devices is critical to maximize the network lifetime and to provide guidelines for the design of new protocols and interfaces. In this work, we first provide an accurate analysis of the energy performance of an IEEE 802.11 WLAN, and then we derive the configuration to optimize it. We further analyze the impact of the energy configuration of the stations on the throughput performance, and we discuss under which circumstances throughput and energy efficiency can be both jointly maximized and where they constitute different challenges. Our findings are that, although an energy-optimized configuration typically yields gains in terms of throughput as compared against the default configuration, it comes with a reduction in performance as compared against the maximum-bandwidth configuration, a reduction that depends on the energy parameters of the wireless interface.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권4호
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pp.221-227
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2015
Spectrum sensing plays an essential role in a cognitive radio network, which enables opportunistic access to an underutilized licensed spectrum. In conventional cooperative spectrum sensing (CSS), all cognitive users (CUs) in the network spend the same amount of time on spectrum sensing and waste time in remaining silent when other CUs report their sensing results to the fusion center. This problem is solved by the superposition cooperative spectrum sensing (SPCSS) scheme, where the sensing time of a CU is extended to the reporting time of the other CUs. Subsequently, SPCSS assigns the CUs different sensing times and thus affects both the sensing performance and the throughput of the system. In this paper, we propose an algorithm to determine the optimal sensing time of each CU for SPCSS that maximizes the achieved system throughput. The simulation results prove that the proposed scheme can significantly improve the throughput of the cognitive radio network compared with the conventional CSS.
본 논문에서는 사용자들 간의 간섭이 존재하는 무선망에서 상하향 링크의 수율 최대화를 동시에 고려한다. 상향 링크에서는 라그랑지안 완화기법에 기반으로 하는 분산적이고 반복적인 알고리즘을 제안하다. 상향 링크에서의 라그랑지 곱수와 네트워크 쌍대성 성질을 이용하여 채널 이득과 최대 전력 제약이 상향 링크와 동일한 듀얼 하향 링크에서의 수율 최대화를 얻을 수 있다. 본 논문에서 증명한 네트워크 쌍대성 성질은 기존의 연구에 비해 보다 일반적인 형태를 가진다. 또한, 모의실험 결과는 채널의 상관 계수가 ${\theta}{\in}$(0.5, 1] 일 때, 상하향 링크에서 제안된 기법들이 각각 최적값에 근접하다는 것을 보여준다. 반면에 채널의 상관 계수가 낮을 때 (${\theta}{\in}$(0, 0.5]), 하향 링크에서의 성능 열화를 관찰할 수 있다. 네트워크 쌍대성 성질은 상향 링크에 비해 채널 이득과 최대 전력 제약이 다른 실제 하향 링크로 확장된다. 이러한 쌍대성 성질에 기반으로 하는 기법은 실제 하향 링크에서도 충분히 적용될 수 있음이 모의실험 결과로 보여진다. 기존에 제안된 알고리즘의 복잡도를 고려하였을때, 본 논문의 결과는 일반화된 네트워크 쌍대성 성질의 성능과 실제 적용면에서 상당히 유용하다고 할 수 있다.
본 논문에서는 OFDMA 무선 이동 통신시스템에서 시스템의 수율을 최대화 하면서 비실시간 트래픽 사용자들에게 비례적인 공정성을 제공하기에 적합한 새로운 스케줄링 알고리즘을 제안 하였다. 새로이 제안된 알고리즘은 3GPP2에 적용된 비례공정 (Proportional Fairness) 스케줄링과 채널이득 값들에 대한 소팅 (Sorting) 개념을 응용하여 제안하였다. 비례공정 스케줄링은 OFDMA에서 각 사용자들에게 할당될 부반송파 개수를 계산하는데 응용하였으며, 소팅기법은 계산된 부반송파를 실제 사용자들에게 할당하는데 있어 시스템의 수율을 최대화 하는데 기여하였다. 모의실험을 통해 본 논문에 의해 새로이 제안된 알고리즘이 최대전송선택 알고리즘과 소팅을 하지 않은 경우에 비해 공정성 및 시스템 수율에서 특성이 향상됨을 알 수 있었으며, 또한 제안된 소팅 기법은 기존 사용자간 부반송파의 스와핑을 이용한 반복 순환기법과 비교 시 시스템 평균 수율은 거의 같으나 계산에 따른 부하가 최대 3배까지 개선됨을 알 수 있다.
Manivannan, K.;Ravichandran, C.G.;Durai, B. Sakthi Karthi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3731-3750
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2014
This paper considers a wideband cognitive radio network (WCRN) which can simultaneously sense multiple narrowband channels and thus aggregate the detected available channels for transmission and studies the ergodic throughput of the WCRN that operated under: the wideband sensing-based spectrum sharing (WSSS) scheme and the wideband opportunistic spectrum access (WOSA) scheme. In our analysis, besides the average interference power constraint at PU, the average transmit power constraint of SU is also considered for the two schemes and a novel cognitive radio sensing frame that allows data transmission and spectrum sensing at the same time is utilized, and then the maximization throughput problem is solved by developing a gradient projection method. Finally, numerical simulations are presented to verify the performance of the two proposed schemes.
This paper considers a two-user Gaussian interference channel with energy harvesting transmitters. Different than conventional battery powered wireless nodes, energy harvesting transmitters have to adapt transmission to availability of energy at a particular instant. In this setting, the optimal power allocation problem to maximize the sum throughput with a given deadline is formulated. The convergence of the proposed iterative coordinate descent method for the problem is proved and the short-term throughput maximizing offline power allocation policy is found. Examples for interference regions with known sum capacities are given with directional water-filling interpretations. Next, stochastic data arrivals are addressed. Finally, online and/or distributed near-optimal policies are proposed. Performance of the proposed algorithms are demonstrated through simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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