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Gotowa bibliografia na temat „Allocation des ressources radios”

Autor: Grafiati
Data publikacji: 25 maja 2024

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Artykuły w czasopismach na temat "Allocation des ressources radios"

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Chung, J. M., C. H. Kim, J. H. Park, J. Shin i D. Kim. "Optimal channel allocation for cognitive radios". Electronics Letters 46, nr 11 (2010): 802. http://dx.doi.org/10.1049/el.2010.0829.

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Prabhjot Kaur, Moin Uddin i Arun Khosla. "Adaptive Bandwidth Allocation Scheme for Cognitive Radios". International Journal of Advancements in Computing Technology 2, nr 2 (30.06.2010): 35–41. http://dx.doi.org/10.4156/ijact.vol2.issue2.3.

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3

Balassa, Bela. "Politiques agricoles et allocation internationale des ressources". Économie rurale 189, nr 1 (1989): 22–28. http://dx.doi.org/10.3406/ecoru.1989.3948.

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Yang, Zhou, Wenqian Jiang i Gang Li. "Resource Allocation for Green Cognitive Radios: Energy Efficiency Maximization". Wireless Communications and Mobile Computing 2018 (5.07.2018): 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2018/1327030.

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Streszczenie:
Green cognitive radios are promising in future wireless communications due to high energy efficiency. Energy efficiency maximization problems are formulated in delay-insensitive green cognitive radio and delay-sensitive green cognitive radio. The optimal resource allocation strategies for delay-insensitive green cognitive radio and delay-sensitive green cognitive radio are designed to maximize the energy efficiency of the secondary user. The peak interference power and the average/peak transmit power constraints are considered. Two algorithms based on the proposed resource allocation strategies are proposed to solve the formulated problems. Simulation results show that the maximum energy efficiency of the secondary user achieved under the average transmit power constraint is higher than that achieved under the peak transmit power constraint. It is shown that the design of green cognitive radio should take the tradeoff between its complexity and its achievable maximum energy efficiency into consideration.
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Kim, Seung-Jun, Nasim Yahya Soltani i Georgios B. Giannakis. "Resource Allocation for OFDMA Cognitive Radios Under Channel Uncertainty". IEEE Transactions on Wireless Communications 12, nr 7 (lipiec 2013): 3578–87. http://dx.doi.org/10.1109/twc.2013.062413.121892.

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Bazerque, Juan-Andrés, i Georgios B. Giannakis. "Distributed Scheduling and Resource Allocation for Cognitive OFDMA Radios". Mobile Networks and Applications 13, nr 5 (23.07.2008): 452–62. http://dx.doi.org/10.1007/s11036-008-0083-z.

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7

Luo, Rong-hua, i Zhen Yang. "Stackelberg Game-based Distributed Power Allocation Algorithm in Cognitive Radios". Journal of Electronics & Information Technology 32, nr 12 (25.01.2011): 2964–69. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1146.2010.00374.

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8

Azmat, Freeha, Yunfei Chen i Nigel Stocks. "Bio-inspired collaborative spectrum sensing and allocation for cognitive radios". IET Communications 9, nr 16 (5.11.2015): 1949–59. http://dx.doi.org/10.1049/iet-com.2014.0769.

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Liu, Yicong, Muhammad Iqbal, Muhammad Naeem, Alagan Anpalagan i N. N. Qadri. "Resource Allocation in Hospital Networks Based on Green Cognitive Radios". Wireless Personal Communications 85, nr 3 (30.06.2015): 1487–507. http://dx.doi.org/10.1007/s11277-015-2852-x.

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Jian Tang, R. Hincapie, Guoliang Xue, Weiyi Zhang i R. Bustamante. "Fair Bandwidth Allocation in Wireless Mesh Networks With Cognitive Radios". IEEE Transactions on Vehicular Technology 59, nr 3 (marzec 2010): 1487–96. http://dx.doi.org/10.1109/tvt.2009.2038478.

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Więcej źródeł

Rozprawy doktorskie na temat "Allocation des ressources radios"

1

Enderle, Nicolas. "Allocation de ressources radios pour les services paquets dans l'umts". Paris, ENST, 2003. http://www.theses.fr/2003ENST0004.

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Streszczenie:
DANS cette thèse, nous étudions les politiques d'ordonnancement de l'information sur l'interface radio umts pour les services paquets. De plus, nous analysons l'interaction des algorithmes d'allocation avec les protocoles utilises dans la transmission comme tcp (transmission control protocol) et rlc (radio link control). Tout d'abord, nous modélisons la consommation des ressources radios par les utilisateurs. Ceci nous amené à introduire un nouveau paramètre : le facteur d'efficacité radio. Il représente le cout en ressource radio par unité de débit pour servir un utilisateur. Ensuite, en posant le problème de l'allocation de ressources en problème de maximisation de la satisfaction utilisateur, nous présentons une solution optimale basée sur le rapport satisfaction/facteur d'efficacité radio. Grace à ces résultats, nous construisons un algorithme d'allocation dynamique et comparons notre solution avec l'existant sur le sujet. L'impact de rlc et tcp est pris en compte dans cette étude
In this thesis, we study scheduling policies on the umts radio interface for packet-switched services like web browsing. Moreover, we analyse the interaction between resource allocation algorithms and protocols involved in end-to-end data transmission like tcp (transmission control protocol) and rlc (radio link control). First, we model the radio resource consumption induced by active users. We then introduce a new factor : the total interference factor the radio efficiency factor. It represents the cost in radio resource per unit of throughput in order to serve a given user. Then, by formulating the resource allocation problem as an optimization problem of users' satisfaction, we present an optimal solution based on the ratio user satisfaction/radio efficiency. Thanks to these results, we build a dynamic allocation algorithm and compare our solution with existing ones from the litterature. The impact of tcp and rlc protocols is taken into account in this study
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Enderlé, Nicolas. "Allocation de ressources radios pour les services paquets dans l'UMTS /". Paris : École nationale supérieure des télécommunications, 2003. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb39085229r.

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3

Nasreddine, Jad. "Allocation de ressources radios dans les systèmes UMTS à duplexage temporel". Rennes 1, 2005. http://www.theses.fr/2005REN1S009.

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Streszczenie:
Dans cette thèse, nous exploitons la flexibilité des systèmes TDMA-CDMA/TDD et les caractéristiques de la technique CDMA. Tout d'abord, nous proposons un algorithme simple générique de contrôle de puissance optimal et nous l'appliquons à différents problèmes de gestion de puissance. Cet algorithme peut être utilisé dans la voie montante, la voie descendante et les intervalles de temps croisés. De plus, nous proposons des améliorations simples au contrôle de puissance standardisé pour l'UMTS qui n'augmentent pas la signalisation. Ces améliorations mènent à une augmentation de la capacité en optimisant la puissance de transmission. D'autre part, nous proposons des méthodes heuristiques et méta-heuristiques qui combinent le contrôle de puissance optimal et l'allocation de intervalle de temps. Ces méthodes peuvent être utilisées pour estimer les bornes supérieures de capacité. Enfin, nous proposons des méthodes d'évitement d'interférences mobile-mobile en utilisant les gains de parcours entre les mobiles et les stations de base. Ces méthodes mènent à une exploitation efficace de la flexibilité des systèmes TDMA-CDMA/TDD en conservant un bas niveau d'interférence.
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Vivier, Emmanuelle. "Allocation de ressources radios dans les réseaux cellulaires paquets de 2. 5 et 3ème génération". Paris, CNAM, 2004. http://www.theses.fr/2004CNAM0477.

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Streszczenie:
Cette thèse se focalise sur la répartition, à un instant donné, des ressources radios entre les utilisateurs actifs d’un réseau à commutation de paquets. Dans la partie consacrée au GPRS, on dénombre toutes les répartitions possibles des ressources. L’allocation optimale de ces ressources, fonction des requêtes des utilisateurs, est ainsi identifiée par une recherche exhaustive. Nous proposons une méthode plus rapide de recherche de cette allocation optimale. La seconde partie s’intéresse à un réseau UMTS. Nous supposons que les flux soumis à des contraintes temps réel sont prioritaires et que les autres flux utilisent la capacité radio restante. Nous proposons des algorithmes d’allocation maximisant le débit agrégé de ces flux, ou leur nombre, en imposant que leurs facteurs d’étalement soient normalisés. Nous étudions leurs performances relativement à celles obtenues par des algorithmes donnant des bornes supérieures sans garantir des débits normalisés
Our work focuses on the sharing of the system’s radio resources between all active users in a packet-switching network. In the part dedicated to GPRS, all the possible resources repartitions are enumerated. The optimal allocation of the system’s resources, depending on users requests, is identified by an exhaustive search. We propose a faster process, requiring less computation and yet leading to the determination of the same optimal allocation. The second part focuses on UMTS. Real-time constrained communications are served with the highest priority and non real-time constrained services use the leftover capacity. We propose allocation algorithms that maximize the aggregate uplink and downlink throughputs, or the number of simultaneously served flows, with standardized spreading factor values for actual UMTS networks. Those algorithms’ performances are compared with the optimal ones that provide theoretical bounds only and do not yield to standardized spreading factor values
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5

Allouch, Mahdi Mariem. "Gestion intelligente des ressources radios dans les réseaux véhiculaires de la 4G vers la 5G". Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG061.

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Streszczenie:
Les réseaux véhiculaires constituent une classe de réseaux mobiles à part entière présentant l’originalité de permettre aux véhicules de communiquer les uns avec les autres dans le cadre d'une mobilité spatiale élevée ainsi qu’avec les réseaux cellulaires et les réseaux de communication déployés sur l’infrastructure routière. En vue de supporter les communications des véhicules autonomes de niveau 5, ces réseaux doivent offrir une QoS adaptée aux contraintes temporelles critiques des communications tout en garantissant un haut niveau d’intégrité des données échangées. La technologie LTE utilisée dans les réseaux mobiles cellulaires et qui est dotée d’un cadre rigoureux de QoS a été choisie par le 3GPP (Release 14) pour la communication dans les réseaux véhiculaires sous la référence LTE-V2X/ cellular V2X. La Release 14 introduit deux modes (3,4) de communication LTE spécialement conçus pour les communications V2V. Dans le mode 3, la sélection des canaux radios est gérée par la station de base eNodeB. Dans le mode 4, les véhicules sélectionnent leurs ressources radio d’une manière autonome indépendamment de toute couverture du réseau cellulaire. Dans la littérature, différents algorithmes d’allocation de ressources pour les modes 3 et 4 ont été proposés.Dans la première partie de la thèse, on s’intéresse au mode 3 qui répond aux besoins du monitoring des véhicules autonomes de niveau 5 par l’infrastructure déployée sur la route et dans le Cloud. Une étude exhaustive des propositions existantes dans littérature montre que la majorité des solutions proposées ne traitent que les messages périodiques (non-safety ex. CAM) tout en assurant un minimum de sécurité. Donc, nous avons introduit les messages apériodiques (safety ex. DENM) qui sont générés dans des situations critiques (accident, bouchon). Nous avons proposé une politique d'allocation des ressources basée sur un système de priorité avec la garantie stricte d'une capacité minimale pour les applications critiques et un partage dynamique de la capacité restante avec les autres applications. Nous avons proposé également une nouvelle technique de réutilisation des ressources pour les deux types de messages (critiques et moins critiques) qui permet d’utiliser efficacement la capacité du réseau tout en satisfaisant les exigences des applications critiques sans pénaliser les applications moins critiques.La technologie LTE-V présente une étape importante vers le réseau V2X/5G. Ce réseau 5G offre, par le biais de l’URLLC, une haute intégrité et une faible latence pour les applications temps réel critiques. De plus, avec le concept du « Network Slicing », l’architecture fonctionnelle du réseau 5G offre la portabilité du réseau véhiculaire avec ses services à côté d’autres réseaux de services au sein du réseau mobile 5G. Nous avons choisi d’intégrer l’architecture du réseau véhiculaire 5G dans un même slice au niveau du réseau d’accès ce qui permet de bénéficier du gain statistique en termes de l’utilisation des ressources radios. On s'est intéressé aux couches MAC et physique NR. Nous avons étudié l’allocation dynamique des ressources radios entre les communications URLLC critiques et les communications de streaming portés dans un même Slice. L’ordonnanceur utilisé pour l’allocation des ressources est spécifié pour gérer dynamiquement les ressources spectrales entre les flux URLLC critiques et les flux de streaming échangés entre véhicules et les serveurs d’applications. Nous avons proposé plusieurs modèles statistiques de flux échangés et analysé par simulation la QoS offerte dans le réseau d’accès aux flux critiques/streaming. Nous avons également proposé un modèle analytique markovien quasi-exact de la traversée des couches MAC/Physique du flux URLLC avec comme objectif de dimensionner un mécanisme de contrôle d’admission (CAC) des flux critiques dans le slice et de garantir la QoS requise par ces flux
Vehicular networks are a class of mobile networks allowing vehicles to communicate with each other in the context of high spatial mobility, as well as with cellular networks and communication networks deployed on the road infrastructure. In order to support Level 5 autonomous vehicle communications, these networks need to provide a QoS that addresses the time-critical constraints of communications while ensuring a high level of integrity of the data exchanged. The LTE technology, used in cellular mobile networks with a strict QoS, has been selected by 3GPP (Release 14) for communication in vehicular networks under the reference LTE-V2X/ cellular V2X. Release 14 introduces two modes (3,4) of LTE communication specifically designed for V2V communication. In mode 3, radio channel selection is managed by the eNodeB base station. In Mode 4, vehicles select their radio resources autonomously regardless of any cellular network coverage. In the literature, different resource allocation algorithms for modes 3 and 4 have been proposed.In the first part of the thesis, we focus on mode 3 addressing the requirements of monitoring level 5 autonomous vehicles through the infrastructure deployed on the road and in the Cloud. An exhaustive study of the existing proposals in the literature shows that the majority of the proposed solutions only deal with periodic messages (non-safety e.g. CAM) while ensuring a minimum of security. Therefore, we introduced aperiodic messages (safety ex. DENM) which are generated in critical situations (accident, traffic jam). We proposed a resource allocation policy based on a priority system with a strict guarantee of minimum capacity for critical applications and a dynamic sharing of the remaining capacity with other applications. We also proposed a new resource reuse technique for both types of messages (critical and less critical) that allows efficient use of network capacity while satisfying the requirements of critical applications without affecting less critical applications.LTE-V technology presents an important step towards the V2X/5G network. This 5G network offers, through URLLC, high integrity and low latency for real-time critical applications. Furthermore, with the concept of "Network Slicing", the functional architecture of the 5G network offers the portability of the vehicular network with its services alongside other service networks within the 5G mobile network. We have chosen to integrate the 5G vehicular network architecture in the same slice at the access network level which allows to benefit from the statistical gain in terms of radio resources utilization. We focused on the MAC and physical NR layers. We studied the dynamic allocation of radio resources between critical URLLC communications and streaming communications carried in the same Slice. The scheduler used for resource allocation is specified to dynamically manage spectral resources between critical URLLC flows and streaming flows exchanged between vehicles and application servers. We proposed several statistical models of exchanged flows and analyzed by simulation the QoS offered in the access network to critical/streaming flows. We have also proposed a quasi-exact Markovian analytical model of the MAC/Physical layer traversal of the URLLC flow with the objective of dimensioning an admission control mechanism (CAC) of the critical flows in the slice and to guarantee the QoS required by these flows
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LE, BRIS LOIC. "Allocation de ressources radio dans les reseaux cellulaires". Paris 7, 1999. http://www.theses.fr/1999PA077136.

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Streszczenie:
Aujourd'hui, les operateurs radio-mobiles doivent faire face a un double defit : repondre a une augmentation croissante du trafic tout en maintenant une bonne qualite radio des communications mobiles. Mais l'approche classique combinant un motif agressif de reutilisation de frequences, le saut de frequences et la transmission discontinue ne permet pas d'atteindre les performances ultimes du gsm. Ainsi, de nouvelles techniques telles que la gestion efficace des ressources radio doivent etre mises en place. Dans ce document, nous etudions et proposons, pour repondre a ces besoins, des strategies efficaces d'allocations de canaux radio. Dans une premiere partie, nous abordons un element important de la conception d'un reseau cellulaire : le probleme de l'allocation fixe de frequences. La conception d'un reseau cellulaire se decompose en trois etapes : le dimensionnement du reseau (tenant compte de la distribution de trafic et du modele d'abonne), la planification cellulaire et la planification frequentielle. A cette etape, l'operateur doit alors allouer des frequences a chaque station de base de telle sorte que le niveau d'interferences co-canal et adjacent reste inferieur a un seuil predefini. Cette allocation de frequences doit egalement tenir compte de la distribution du trafic et de l'environnement radio. D'un point de vue theorique, l'allocation fixe de frequences est un probleme d'optimisation np-complet sous contraintes. De nombreux modeles et methodes de resolution associees sont proposes dans ce document. Dans la seconde partie, nous nous interessons au probleme plus complexe de l'allocation dynamique de canaux. Le systeme devient dynamique. Dans la litterature, les etudes proposees sont le plus souvent fondees sur le taux de blocage du reseau. Les techniques presentees dans ce document sont basees soient sur le rapport signal utile/interferences soient sur les metriques gsm standard rxlev et rxqual. De plus, ces strategies sont combinees au saut de frequences permettant ainsi d'ameliorer la qualite du lien radio et d'augmenter la capacite du reseau. Les resultats sont evalues en termes en fonction de repartition en c/i et de fer.
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Maaz, Bilal. "Allocation des ressources radio dans les réseaux sans fil de la 5 G". Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLV010/document.

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Streszczenie:
La communication mobile est considérée comme l'un des piliers des villes intelligentes, où les citoyens devraient pouvoir bénéficier des services de télécommunications partout et quand ils les souhaitent, d'une manière sûre et peu coûteuse. Cela est possible grâce à un déploiement dense des réseaux mobiles à large bande de dernière génération. Ce déploiement dense entraînera une consommation énergétique plus élevée et donc plus d'émissions de gaz et de pollution. Par conséquent, il est crucial d'un point de vue environnemental de réduire la consommation d'énergie. Dans le cadre de cette thèse, nous introduisons des méthodes dynamiques de gestion de ressources permettant d'augmenter le débit et l'efficacité énergétique, et réduisant ainsi la pollution. Ainsi, nous ciblons les réseaux multicellulaires verts où l'augmentation de l'efficacité énergétique doit tenir en compte de l'accroissement de la demande de débit par les utilisateurs mobiles. Cette augmentation, exponentielle en terme de débit, a poussé les opérateurs à utiliser la totalité du spectre fréquentiel dans toutes les cellules des réseaux mobiles de dernière génération. Par conséquence, l'interférence intercellulaire (ICI : Inter-Cell Interference) devient prépondérante et dégrade la performance des utilisateurs, en particulier ceux ayant de mauvaises conditions radios. Dans cette thèse, nous nous focalisons sur la technique du contrôle de puissance considérée comme une des méthodes clé de la coordination d'interférence Intercellulaire (ICIC : Inter-Cell Interference Coordination), tout en mettant l'accent sur des méthodes efficaces énergétiquement. Nous formulons ce problème d'allocation de la puissance, sur le lien descendant en mettant en œuvre des méthodes centralisées et décentralisées: les méthodes centralisées ayant recours à l'optimisation convexe alors que les méthodes décentralisées se basant sur la théorie des jeux non-coopératifs. Par ailleurs nous proposons ensuite une heuristique de contrôle de puissance qui a l'avantage d'être stable et basée sur des messages de signalisation déjà existant dans le système. Cette heuristique permet d'éviter le gaspillage de la bande passante par des signalisations intercellulaires et de réduire le ICI. De plus, le problème de contrôle de puissance a un impact important sur l'allocation des ressources radios et sur l'association des utilisateurs mobiles à une station de base. Ainsi, dans la deuxième partie de la thèse, nous avons formulé un problème globale englobant le contrôle de puissance, le contrôle d'allocation de ressources radios, et le contrôle de l'association des utilisateurs à une station de base, cela afin d'obtenir une solution globalement efficace. Ces trois sous problèmes sont traités itérativement jusqu'à convergence de la solution globale. En particulier nous proposons pour la problématique d'association des utilisateurs trois algorithmes: un algorithme centralisé, un algorithme semi-distribué et finalement un algorithme complètement distribué se basant sur l'apprentissage par renforcement. Par ailleurs, pour l'allocation de puissance, nous implémentons des solutions centralisées et des solutions distribuées. Les preuves de convergence des algorithmes ont été établies et les simulations approfondies ont permis d'évaluer et de comparer quantitativement les performances, l'efficacité énergétique et le temps de convergence des algorithmes proposés
Mobile communication is considered as one of the building blocks of smart cities, where citizens should be able to benefit from telecommunications services, wherever they are, whenever they want, and in a secure and non-costly way. This can be done by dense deployment of the latest generation of mobile broadband networks. However, this dense deployment will lead to higher energy consumption, and thus more gas emission and pollution. Therefore, it is crucial from environmental point of view to propose solution reducing energy consumption. In this thesis, we introduce dynamic resource management methods that increase throughput and energy efficiency, and thus reduce pollution. In this framework, we are targeting green multi-cell networks where increased energy efficiency must take into account the increased demand of data by mobile users. This increase, which is exponential in terms of throughput, pushed operators to use the entire frequency spectrum in all cells of the latest generation of mobile networks. As a result, Inter-Cellular Interference (ICI) became preponderant and degraded the performance of users, particularly those with poor radio conditions. In this thesis, we focus on the techniques of power control on the downlink direction, which is considered as one of the key methods of Inter-Cell Interference Coordination (ICIC) while focusing on energy efficient methods. We propose centralized and decentralized methods for this problem of power allocation: centralized methods through convex optimization, and decentralized methods based on non-cooperative game theory. Furthermore, we propose a power control heuristic which has the advantage of being stable and based on signaling messages already existing in the system. The power control problem has a relevant impact on the allocation of radio resources and on the association of mobile users with their servicing Base Station. Therefore, in the second part of the thesis, we formulated a global problem encompassing power control, radio resources allocation, and control of users’ association to a base station. These three sub-problems are treated iteratively until the convergence to the overall solution. In particular, we propose three algorithms for the user association problem: a centralized algorithm, a semi-distributed algorithm and finally a fully distributed algorithm based on reinforcement learning. In addition, for power allocation we implement centralized solutions and distributed solutions. The proof of convergence for the various algorithms is established and the in-depth simulations allow us to evaluate and compare quantitatively the performance, the energy efficiency, and the convergence time of the proposed algorithms
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Sharara, Mahdi. "Resource Allocation in Future Radio Access Networks". Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG024.

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Streszczenie:
Cette thèse considère l'allocation des ressources radio et de calcul dans les futurs réseaux d'accès radio et plus précisément dans les réseaux Cloud-RAN (Cloud-Radio Access Networks) ainsi que les réseaux Open-RAN (Open-Radio Access Networks). Dans ces architectures, le traitement en bande de base de plusieurs stations de base est centralisé et virtualisé. Cela permet une meilleure optimisation du réseau et une réduction des dépenses d'investissement et d'exploitation. Dans la première partie de cette thèse, nous considérons un schéma de coordination entre les ordonnanceurs radio et de calcul. Dans le cas où les ressources de calcul ne sont pas suffisantes, l'ordonnanceur de calcul envoie un retour d'information à l'ordonnanceur radio pour mettre à jour les paramètres radio. Bien que cela réduise le débit radio de l'utilisateur, il garantit que la trame sera traitée au niveau de l'ordonnanceur de calcul. Nous modélisons ce schéma de coordination à l'aide de la programmation linéaire en nombres entiers (ILP) avec comme objectifs de maximiser le débit total ainsi que la satisfaction des utilisateurs. Les résultats montrent la capacité de ce schéma de coordination à améliorer différents paramètres, notamment la réduction du gaspillage de puissance de transmission. Ensuite, nous proposons des heuristiques à faible complexité et nous les testons dans un environnement de services multiples avec des exigences différentes. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous considérons l'allocation conjointe des ressources radio et de calcul. Les ressources radio et de calcul sont allouées conjointement dans le but de minimiser la consommation énergétique. Le problème est modélisé à l'aide de la programmation linéaire mixte en nombres entiers (MILP), et est ensuite comparé à un autre problème MILP ayant comme objectif de maximiser le débit total. Les résultats montrent que l'allocation conjointe des ressources radio et de calcul est plus efficace que l'allocation séquentielle pour minimiser la consommation énergétique. Enfin, nous proposons un algorithme basé sur la théorie de matching (matching theory) à faible complexité qui pourra être une alternative pour résoudre le problème MILP à haute complexité. Dans la dernière partie de cette thèse, nous étudions l'utilisation des outils de l'apprentissage machine (machine learning). Tout d'abord, nous considérons un modèle d'apprentissage profond (deep learning) qui vise à apprendre comment résoudre le problème de coordination ILP, mais en un temps beaucoup plus court. Ensuite, nous considérons un modèle d'apprentissage par renforcement (reinforcement learning) qui vise à allouer des ressources de calcul aux utilisateurs afin de maximiser le profit de l'opérateur
This dissertation considers radio and computing resource allocation in future radio access networks and more precisely Cloud Radio Access Network (Cloud-RAN) and Open Radio Access Network (Open-RAN). In these architectures, the baseband processing of multiple base stations is centralized and virtualized. This permits better network optimization and allows for saving capital expenditure and operational expenditure. In the first part, we consider a coordination scheme between radio and computing schedulers. In case the computing resources are not sufficient, the computing scheduler sends feedback to the radio scheduler to update the radio parameters. While this reduces the radio throughput of the user, it guarantees that the frame will be processed at the computing scheduler level. We model this coordination scheme using Integer Linear Programming (ILP) with the objectives of maximizing the total throughput and users' satisfaction. The results demonstrate the ability of this scheme to improve different parameters, including the reduction of wasted transmission power. Then, we propose low-complexity heuristics, and we test them in an environment of multiple services with different requirements. In the second part, we consider the joint radio and computing resource allocation. Radio and computing resources are jointly allocated with the aim of minimizing energy consumption. The problem is modeled as a Mixed Integer Linear Programming Problem (MILP) and is compared to another MILP problem that maximizes the total throughput. The results demonstrate the ability of joint allocation to minimize energy consumption in comparison with the sequential allocation. Finally, we propose a low-complexity matching game-based algorithm that can be an alternative for solving the high-complexity MILP problem. In the last part, we investigate the usage of machine learning tools. First, we consider a deep learning model that aims to learn how to solve the coordination ILP problem, but with a much shorter time. Then, we consider a reinforcement learning model that aims to allocate computing resources for users to maximize the operator's profit
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Abgrall, Cédric. "Allocation de ressources dans les réseaux sans fil denses". Phd thesis, Télécom ParisTech, 2010. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00581776.

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Streszczenie:
Cette thèse s'intéresse au problème de gestion de l'interférence co-canal dans les réseaux de communications sans fil. Tout d'abord nous abordons les systèmes de communications coopératives et étudions le compromis entre les bienfaits et les méfaits de la coopération. Plus un message est redondé via les relais, meilleure en est son décodage, mais plus la redondance interfère avec les destinations voisines et en affectent les performances. Nous proposons ainsi de coordonner et d'adapter l'allocation des ressources et l'activation de la coopération dans des cellules voisines aux variations temporelles, spatiales et fréquentielles du contexte courant de communication. Nous proposons ensuite un classificateur d'interférence à trois régimes dont le but est d'estimer l'interférence co-canal perçue par une destination sur une bande afin d'adapter le traitement de l'interférence à la nature temps-variable du canal de transmission et ainsi améliorer le décodage en réception. Ce classificateur est finalement combiné à de l'optimisation sous contraintes de QoS afin de dériver des algorithmes de contrôle de puissance. Une approche centralisée et une approche distribuée sont proposées et toutes deux cherchent à minimiser la puissance de transmission sous respect des contraintes de QoS, et ce quel que soit le scénario de transmission. Nos résultats de simulations montrent que notre approche adaptative permet de réduire notablement le budget de puissance sans affecter la fiabilité de la transmission.
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Abgrall, Cédric. "Allocation de ressources dans les réseaux sans fil denses". Phd thesis, Paris, Télécom ParisTech, 2010. https://pastel.hal.science/pastel-00581776.

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Streszczenie:
Cette thèse s'intéresse au problème de gestion de l'interférence co-canal dans les réseaux de communications sans fil. Tout d'abord nous abordons les systèmes de communications coopératives et étudions le compromis entre les bienfaits et les méfaits de la coopération. Plus un message est redondé via les relais, meilleure en est son décodage, mais plus la redondance interfère avec les destinations voisines et en affectent les performances. Nous proposons ainsi de coordonner et d'adapter l'allocation des ressources et l'activation de la coopération dans des cellules voisines aux variations temporelles, spatiales et fréquentielles du contexte courant de communication. Nous proposons ensuite un classificateur d'interférence à trois régimes dont le but est d'estimer l'interférence co-canal perçue par une destination sur une bande afin d'adapter le traitement de l'interférence à la nature temps-variable du canal de transmission et ainsi améliorer le décodage en réception. Ce classificateur est finalement combiné à de l'optimisation sous contraintes de QoS afin de dériver des algorithmes de contrôle de puissance. Une approche centralisée et une approche distribuée sont proposées et toutes deux cherchent à minimiser la puissance de transmission sous respect des contraintes de QoS, et ce quel que soit le scénario de transmission. Nos résultats de simulations montrent que notre approche adaptative permet de réduire notablement le budget de puissance sans affecter la fiabilité de la transmission
This PhD thesis focuses on interference mitigation techniques for wireless communication networks to limit detrimental effects of in-band interference. First, we consider cooperative communication systems and study the trade-off between cooperation benefits and increased level of interference. Cooperation in wireless networks is like a crowded cocktail party with a cacophony of conversations all around. The more people repeat the same information, the more likely you understand it. However, neighbour repeaters act as interferers which harm your understanding. We propose to coordinate and adapt the activation of cooperation and the resource allocation of neighbour cells to time, frequency and space variations of communication context. Second, we propose to classify interference a destination senses on a given frequency band by differentiating three regimes of interference: noisy, intermediate and very strong. This classifier ensures an adaptive and effective processing of in-band interference adapted to time-varying nature of channel. Then, we combine this classifier with QoS constraints to derive centralized and distributed algorithms for power allocation. Both approaches aim at allocating the minimal transmit power vector while meeting QoS requirements of each user, whatever the communication scenario may be. Our simulations show how an adaptive handling of in-band interference may notably reduce the power budget without affecting transmission reliability
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Książki na temat "Allocation des ressources radios"

1

Naoki, Katoh, red. Resource allocation problems: Algorithmic approaches. Cambridge, Mass: MIT Press, 1988.

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2

Resource allocation mechanisms. Cambridge [Cambridgeshire]: Cambridge University Press, 1987.

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3

Boitte, Pierre. Éthique, justice et santé: Allocation des ressources en soins dans une population vieillissante. Namur [Belgique]: Artel, 1995.

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4

Real options: Managerial flexibility and strategy in resource allocation. Cambridge, Mass: MIT Press, 1996.

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5

Rees, Judith A. Natural resources: Allocation, economics, and policy. Wyd. 2. London: Routledge, 1990.

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6

Natural resources: Allocation, economics, and policy. London: Methuen, 1985.

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7

sociaux, Québec (Province) Commission d'enquête sur les services de santé et les services. L' allocation des ressources humaines dans les conventions collectives des secteurs de la santé et des services sociaux. [Québec]: Commission d'enquête sur les services de santé et les services sociaux, 1987.

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8

William, Easter K., red. Water allocation and water markets: An analysis of gains-from-trade in Chile. Washington, D.C: World Bank, 1995.

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9

New York State College of Agriculture and Life Sciences. Dept. of Agricultural Economics, red. Resource economics: Five easy pieces. Ithaca, N.Y: Dept. of Agricultural Economics, New York State College of Agriculture and Life Sciences, Cornell University, 1989.

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10

Resource economics. Cambrdige, UK: Cambridge University Press, 1999.

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Części książek na temat "Allocation des ressources radios"

1

Venkatesh, Bhukya, Nadella Bala Sai Krishna i Sonali Chouhan. "Distributed Optimal Power Allocation Using Game Theory in Underlay Cognitive Radios". W Advances in Intelligent Systems and Computing, 295–304. Singapore: Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-0132-6_21.

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2

Wang, Hongzhi, Yongfei Yan i Mingyue Zhou. "Resource Allocation in OFDM-Based Cognitive Radios Under Proportional Rate Constraint". W Communications and Networking, 416–25. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-78139-6_42.

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3

Uddin, Mohammad Faisal, Mohammad Nurujjaman i Chadi Assi. "Joint Scheduling and Spectrum Allocation in Wireless Networks with Frequency-Agile Radios". W Ad-Hoc, Mobile and Wireless Networks, 95–108. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14785-2_8.

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4

Liu, Zhixin, Jinfeng Wang, Hongjiu Yang i Kai Ma. "Joint Rate and Power Allocation for Cognitive Radios Networks with Uncertain Channel Gains". W Foundations and Applications of Intelligent Systems, 309–20. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-37829-4_26.

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5

Carrier, Annie, i Mélanie Levasseur. "Allocation des ressources ergothérapiques en CLSC : enjeux éthiques et juridiques". W Les enjeux éthiques de la limite des ressources en santé, 51–58. Les Presses de l’Université de Montréal, 2016. http://dx.doi.org/10.1515/9782760634886-006.

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6

Raffour, Catherine. "Chapitre 5. Stratégie et allocation des ressources dans six universités européennes". W La Recherche et l’Innovation en France, 131–65. Odile Jacob, 2013. http://dx.doi.org/10.3917/oj.lesou.2013.01.0131.

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7

Chapuisat, Michel. "Chapitre 11. Allocation différentielle des ressources dans la progéniture mâle et femelle". W Écologie comportementale, 331–63. Dunod, 2021. http://dx.doi.org/10.3917/dunod.danch.2021.01.0331.

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8

"Le marché du logement-moins réglementer pour une meilleure allocation des ressources". W Études économiques de l'OCDE : Suède, 119–61. OECD, 2007. http://dx.doi.org/10.1787/eco_surveys-swe-2007-6-fr.

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Acharya, Tamaghna, i Santi P. Maity. "Power Allocation in Cognitive Radio in Energy Constrained Wireless Ad Hoc Networks". W Advances in Wireless Technologies and Telecommunication, 248–70. IGI Global, 2013. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-4221-8.ch013.

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Streszczenie:
The acute scarcity of radio frequency spectrum has inspired to think of a new communication technology where the devices are expected to be able to sense and adapt to their spectral environment, thereby appearing as cognitive radios (CR) who can share opportunistically the bands assigned to primary users (PUs). At the same time, low cost, increased coverage, enhanced capacity, infrastructure-less configuration, and so forth, become the essence of future wireless networks. Although the two research fields came up independently, in due time it is observed that CR has a promising future and has excellent applications in wireless networks. To this aim, this chapter explores some scope of integration in CR and ad hoc networks (called here CRAHNETs) in some specific design perspective. First, a brief literature review on CR power allocation and energy aware routing in wireless ad hoc networks (WANETs) is done that highlights the importance for the scope of their integration. Then, power allocation in CRAHNETs with extended network lifetime is considered as an example problem. More specifically, the design problem is: given a set of paths (routes) between a pair of source (S) and destination (D) nodes in CRAHNETs, how to allocate optimal power to the source and relay nodes such that outage probability for data transmission is minimized and network lifetime is enhanced, while meeting the limits of total transmit power of CRs and interference threshold to PU simultaneously. A solution for the stated problem is proposed along with performance evaluation. A few related research problems are mentioned as future research directions.
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Abdelsalam, Hisham M., Haitham S. Hamza, Abdoulraham M. Al-Shaar i Abdelbaset S. Hamza. "On the Use of Particle Swarm Optimization Techniques for Channel Assignments in Cognitive Radio Networks". W Multidisciplinary Computational Intelligence Techniques, 202–14. IGI Global, 2012. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-1830-5.ch012.

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Streszczenie:
Efficient utilization of open spectrum in cognitive radio networks requires appropriate allocation of idle spectrum frequency bands (not used by licensed users) among coexisting cognitive radios (secondary users) while minimizing interference among all users. This problem is referred to as the spectrum allocation or the channel assignment problem in cognitive radio networks, and is shown to be NP-hard. Accordingly, different optimization techniques based on evolutionary algorithms were needed in order to solve the channel assignment problem. This chapter investigates the use of particular swarm optimization (PSO) techniques to solve the channel assignment problem in cognitive radio networks. In particular, the authors study the definitiveness of using the native PSO algorithm and the Improved Binary PSO (IBPSO) algorithm to solve the assignment problem. In addition, the performance of these algorithms is compared to that of a fine-tuned genetic algorithm (GA) for this particular problem. Three utilization functions, namely, Mean-Reward, Max-Min-Reward, and Max-Proportional-Fair, are used to evaluate the effectiveness of three optimization algorithms. Extensive simulation results show that PSO and IBPSO algorithms outperform that fine-tuned GA. More interestingly, the native PSO algorithm outperforms both the GA and the IBPSO algorithms in terms of solution speed and quality.
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Streszczenia konferencji na temat "Allocation des ressources radios"

1

Khabir, Abdelilah, Zoubir Elfelssoufi i Hamid Azzouzi. "Flexible Allocation of Human Ressources Uder Constraints". W 2019 International Colloquium on Logistics and Supply Chain Management (LOGISTIQUA). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/logistiqua.2019.8907314.

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2

Zhioua, Ghayet El Mouna, Soumaya Hamouda, Philippe Godlewski i Sami Tabbane. "A femtocells ressources allocation scheme in OFDMA based networks". W 2010 Second International Conference on Communications and Networking (ComNet). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/comnet.2010.5699812.

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3

Labdaoui, Rym, Khalida Ghanem i Fatiha Youcef Ettoumi. "Using market equilibrium optimization technique for ressource allocations in underlay cognitive radio". W 2015 International Conference on Electrical and Information Technologies (ICEIT). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/eitech.2015.7162981.

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4

Kabaou, Mohamed Ouwais, Belgacem Chibani Rhaimi, Mohamed Naceur Abdelkrim i Mongi Marzoug. "Radio ressource allocation for multimedia traffic over wireless channels in OFDMA downlink systems". W 2010 2nd International Conference on Advanced Computer Control. IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/icacc.2010.5486849.

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5

Guha, Arpita, i Viswanath Ganapathy. "Power allocation schemes for cognitive radios". W Middleware and Workshops (COMSWARE '08). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/comswa.2008.4554378.

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6

Digham, Fadel F. "Joint Power and Channel Allocation for Cognitive Radios". W 2008 IEEE Wireless Communications and Networking Conference. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/wcnc.2008.161.

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7

Kim, Seung-Jun, Nasim Yahya Soltani i Georgios B. Giannakis. "Resource allocation for OFDMA cognitive radios under channel uncertainty". W ICASSP 2011 - 2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2011.5946699.

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8

Bazerque, Juan-Andres, i Georgios B. Giannakis. "Distributed Scheduling and Resource Allocation for Cognitive OFDMA Radios". W 2007 2nd International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications (CROWNCOM). IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/crowncom.2007.4549822.

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9

Lopez-Ramos, Luis M., Antonio G. Marques i Javier Ramos. "Joint sensing and resource allocation for underlay cognitive radios". W ICASSP 2014 - 2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2014.6855014.

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10

Nicolicin-Georgescu, Vlad, Vincent Benatier, Remi Lehn i Henri Briand. "Ontology-Based Autonomic Computing for Decision Support Systems Management: Shared Ressources Allocation between Groups of Data Warehouses". W 2010 Third International Conference on Communication Theory, Reliability, and Quality of Service. IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/ctrq.2010.46.

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