The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.2C
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pp.196-205
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2012
In this paper, we investigate MSAP-TMFT in TICN systems that will be future NCW-based tactical networks. Although MSAP-TMFT implements the WiBro technology, we propose to design a NRC(NAT Relay Cell) that functions as a relay station and at the same time as a base station in combat environments. NRCs support extension of communication distance, increased data rate, efficient radio resource management, and survavibility of combat networks. From simulation results, we show that NRCs improve the efficacy of radio resource management and system throughput compared to the legacy systems.
This paper addresses the resource allocation (RA) problem in multi-cell cognitive radio networks. Besides the interference power threshold to limit the interference on primary users PUs caused by cognitive users CUs, a proportional fairness constraint is used to guarantee fairness among multiple cognitive cells and the impact of imperfect spectrum sensing is taken into account. Additional constraints in typical real communication scenarios are also considered-such as a transmission power constraint of the cognitive base stations, unique subcarrier allocation to at most one CU, and others. The resulting RA problem belongs to the class of NP-hard problems. A computationally efficient optimal algorithm cannot therefore be found. Consequently, we propose a suboptimal RA algorithm composed of two modules: a subcarrier allocation module implemented by the immune algorithm, and a power control module using an improved sub-gradient method. To further enhance algorithm performance, these two modules are executed successively, and the sequence is repeated twice. We conduct extensive simulation experiments, which demonstrate that our proposed algorithm outperforms existing algorithms.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.3A
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pp.140-150
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2003
In this paper, we propose a novel code sharing method for downlink transmission of mobile satellite communication systems using a multibeam geosynchronous-orbit satellite. In the proposed system, spreading codes are shared among downlink beams in order to increase the system capacity. We also propose efficient radio resource and transmit power allocation schemes for the proposed system. Simplified analysis and simulation results on the system capacity show the capacity improvement by the proposed scheme. The simulation results show that the capacity of the proposed system is more than 2 times as large as that of a conventional multibeam satellite system. In the frequency-selective fading channel, the capacity improvement increases as the interference between orthogonal spreading codes decrease.
This paper considers a cooperative orthogonal frequency division multiple access (OFDMA)-based cognitive radio network where the primary system leases some of its subchannels to the secondary system for a fraction of time in exchange for the secondary users (SUs) assisting the transmission of primary users (PUs) as relays. Our aim is to determine the cooperation strategies among the primary and secondary systems so as to maximize the sum-rate of SUs while maintaining quality-of-service (QoS) requirements of PUs. We formulate a joint optimization problem of PU transmission mode selection, SU (or relay) selection, subcarrier assignment, power control, and time allocation. By applying dual method, this mixed integer programming problem is decomposed into parallel per-subcarrier subproblems, with each determining the cooperation strategy between one PU and one SU. We show that, on each leased subcarrier, the optimal strategy is to let a SU exclusively act as a relay or transmit for itself. This result is fundamentally different from the conventional spectrum leasing in single-channel systems where a SU must transmit a fraction of time for itself if it helps the PU's transmission. We then propose a subgradient-based algorithm to find the asymptotically optimal solution to the primal problem in polynomial time. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can significantly enhance the network performance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.11
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pp.3680-3693
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2022
The handover procedure of IEEE 802.11 wireless local area networks (WLANs) introduces significant delay, which can degrade the quality of service (QoS) especially for delay-sensitive applications. Although studies have been conducted to support handover in SDN-based WLAN, there is no research to reduce the channel scanning procedure that takes up the most delay time in the handover process. The channel scanning procedure is essential to determine the appropriate access point (AP). To mitigate this problem, this paper proposes a SWITCH: SDN-WLAN integrated handover scheme for QoS-Guaranteed mobile service. In SWITCH, each AP periodically broadcasts beacon frames through different channels in a predetermined order that includes the operating channel information of the AP. This allows mobile stations (MSs) to receive the beacon frames of nearby APs, and therefore they can determine the appropriate APs for handover without the channel scanning procedure. By reporting the information of the newly moved AP to the SDN controller, a flow rule is installed in advance to provide fast handover, and packet loss is reduced by buffering data destined for MS. In addition, the proposed scheme can adaptively operate SWITCH to consider the user location and QoS requirement of flow to save radio resource overhead. Performance evaluation results demonstrate that SWITCH can reduce the handover delays, flow table utilization ratio and radio resource overhead while improving the network throughput.
Ziyuan Tong;Hang Shen;Ning Shi;Tianjing Wang;Guangwei Bai
ETRI Journal
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v.45
no.5
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pp.874-886
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2023
A joint resource-optimization scheme is investigated for nonorthogonal multiple access (NOMA)-enhanced scalable video coding (SVC) multicast in unmanned aerial vehicle (UAV)-assisted radio-access networks (RANs). This scheme allows a ground base station and UAVs to simultaneously multicast successive video layers in SVC with successive interference cancellation in NOMA. A video quality-maximization problem is formulated as a mixed-integer nonlinear programming problem to determine the UAV deployment and association, RAN spectrum allocation for multicast groups, and UAV transmit power. The optimization problem is decoupled into the UAV deployment-association, spectrum-partition, and UAV transmit-power-control subproblems. A heuristic strategy is designed to determine the UAV deployment and association patterns. An upgraded knapsack algorithm is developed to solve spectrum partition, followed by fast UAV power fine-tuning to further boost the performance. The simulation results confirm that the proposed scheme improves the average peak signal-to-noise ratio, aggregate videoreception rate, and spectrum utilization over various baselines.
Visible Light Communication (VLC) using Light Emitting Diodes (LEDs) within the existing lighting infrastructure can reduce the implementation cost and may gain higher throughput than radio frequency (RF) or Infrared (IR) based wireless systems. Current indoor VLC systems may suffer from poor downlink resource allocation problems and small system throughput. To address these two issues, we propose an algorithm called a conflict graph scheduling (CGS) algorithm, including a conflict graph and a scheme that is based on the conflict graph. The conflict graph can ensure that users are able to transmit data without interference. The scheme considers the user fairness and system throughput, so that they both can get optimum values. Simulation results show that the proposed algorithm can guarantee significant improvement of system throughput under the premise of fairness.
Efficient spectrum sharing is an important issue in Device-to-Device (D2D) communications underlaying cellular networks as it can mitigate the interference to cellular users and improve the performance of the systems. In this paper, we formulate the radio resource allocation in D2D communications as a mixed nonlinear integer programing. We show the formulated problem is NP-hard and thus a polynomial time algorithm to solve is not possible. Since such a problem is very hard to obtain the optimal solution within a short running time, we instead propose a fast heuristic suboptimal algorithm to mitigate the interference caused to cellular users and improve the performance of the systems. Simulation results are provided to evaluate the performance of the proposed algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.10
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pp.4025-4041
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2020
Mobile edge computing (MEC) is capable of providing services to smart devices nearby through radio access networks and thus improving service experience of users. In this paper, an offloading strategy for the joint optimization of computing and communication resources in multi-user and multi-MEC overlapping scene was proposed. In addition, under the condition that wireless transmission resources and MEC computing resources were limited and task completion delay was within the maximum tolerance time, the optimization problem of minimizing energy consumption of all users was created, which was then further divided into two subproblems, i.e. offloading strategy and resource allocation. These two subproblems were then solved by the game theory and Lagrangian function to obtain the optimal task offloading strategy and resource allocation plan, and the Nash equilibrium of user offloading strategy games and convex optimization of resource allocation were proved. The simulation results showed that the proposed algorithm could effectively reduce the energy consumption of users.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.3
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pp.921-940
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2015
In this paper, we investigate the multi-resource allocation problem, a unique feature of which is that the multiple resources can compensate each other while achieving the desired system performance. In particular, power and time allocations are jointly optimized with the target of energy efficiency under the resource-limited constraints. Different from previous studies on the power-time tradeoff, we consider a multi-server case where the concurrent serving users are quantitatively restricted. Therefore user selection is investigated accompanying the resource allocation, making the power-time tradeoff occur not only between the users in the same server but also in different servers. The complex multivariate optimization problem can be modeled as a variant of 2-Dimension Bin Packing Problem (V2D-BPP), which is a joint non-linear and integer programming problem. Though we use state decomposition model to transform it into a convex optimization problem, the variables are still coupled. Therefore, we propose an Iterative Dual Optimization (IDO) algorithm to obtain its optimal solution. Simulations show that the joint multi-resource allocation algorithm outperforms two existing non-joint algorithms from the perspective of energy efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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