Partially Observable Minimum-Age Scheduling: The Greedy Policy
本文研究了无线传感器网络中的最小年龄调度问题，其中接入点（AP）通过一组传感器来监视对象的状态。由信息年龄（AoI）测量的感测状态的新鲜度在不同的传感器处变化，并且AP不能直接观察到。AP必须决定查询/采样哪个传感器，以便获得对象的最新状态信息（即，具有最小AoI的状态信息）。在本文中，我们制定的最小年龄调度问题作为一个多臂强盗问题，部分可观察的武器，并探讨贪婪的政策，以尽量减少预期的AoI采样在无限的地平线。为了分析贪婪策略的性能，我们1）提出了一种放松的贪婪策略，该策略简化了臂的采样过程，2）将每个臂的采样过程表示为部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP），3）将放松贪婪策略下的平均采样AoI导出为从各个臂采样的平均AoI之和。数值和仿真结果验证了放松贪婪策略是一个很好的近似贪婪政策的期望AoI采样在一个无限的地平线。
2021-10-22 cs.IT cs.SY eess.SY
Achieving Optimal Throughput and Near-Optimal Asymptotic Delay Performance in Multi-Channel Wireless Networks with Low Complexity: A Practical Greedy Scheduling Policy
在本文中，我们专注于多信道无线网络中的调度问题，例如，第四代（4G）基于OFDM的蜂窝网络中的单个小区的下行链路。我们的目标是设计实用的调度策略，可以实现可证明的吞吐量和延迟方面的良好性能，在一个低的复杂度。虽然一类$O(n^{2.5} \log n)$ -复杂度混合调度策略最近被开发，以保证速率函数延迟最优性（在多信道多用户渐近制度）和吞吐量最优性（在一般的非渐近设置），他们的实际复杂度通常是高的。为了解决这个问题，我们开发了一个简单的贪婪策略，称为基于延迟的服务器端贪婪（D-SSG）与\lower复杂度$2n^2+2n$，并严格证明D-SSG不仅实现吞吐量最优，但也保证了接近最优的渐近延迟性能。具体来说，我们表明，D-SSG达到的速率函数为任何延迟违规阈值$b$，是不小于最大可实现的速率函数由任何调度策略的阈值$b-1$。因此，我们能够实现复杂性的降低（从混合策略的$O(n^{2.5} \log n)$到$2n^2 + 2n$），同时延迟性能的下降最小。更重要的是，在实践中，D-SSG通常具有比混合策略低得多的复杂性，混合策略通常具有隐藏在$O(\cdot)$符号中的大常数因子。最后，我们进行数值模拟，以验证我们的理论结果在各种情况下。仿真结果表明，D-SSG不仅保证了一个接近最优的速率函数，但在经验上是几乎无法区分的延迟最优的政策。
2014-03-23 cs.IT cs.NI cs.PF
On some distributed scheduling algorithms for wireless networks with hypergraph interference models
结果表明，超图干扰模型下的无线自组织网络中的最大调度算法的性能可以进一步远离最优比以前已知的。这种分布式的，贪婪的调度算法的确切的最坏情况下的性能进行了分析。
2021-02-02 cs.IT cs.NI math.IT
Greedy-Knapsack Algorithm for Optimal Downlink Resource Allocation in LTE Networks
作为移动宽带技术的长期演进（LTE）支持具有不同要求的广泛通信服务领域。因此，在所请求的带宽量超过有限的可用频谱资源的过载状态下调度来自各种应用的所有流是一个具有挑战性的问题。因此，本文提出了一种贪心算法来评估等待调度的候选用户，并在不超过可用带宽容量的情况下选择最优的用户集合来最大化系统性能。贪婪背包算法是基于分数背包问题提出的一种求解资源分配问题的最优算法。通过提出一个基于类的排名功能，这是一个组合的吞吐量和QoS相关的参数为每个应用程序定义的吞吐量和QoS之间的妥协。仿真结果表明，该方法提供了高性能的吞吐量，损失和延迟不同类别的QoS比现有的，特别是在过载流量。
2016-01-14 cs.IT cs.NI math.IT
Joint Scheduling and Resource Allocation in OFDMA Downlink Systems via ACK/NAK Feedback
在本文中，我们认为在OFDMA下行链路中的联合调度和资源分配的问题，与最大化的目标是预期的长期有效输出为基础的效用受到瞬时功率和约束，并在反馈到基站只包括ACK/NAK从最近调度的用户。我们首先建立的最优解是一个部分可观测的马尔可夫决策过程（POMDP），这是不切实际的实施。作为回应，我们提出了一个贪婪的方法，联合调度和资源分配，保持后验信道分布为每个用户，只有多项式复杂度。对于马尔可夫随时间变化的频率选择性信道，然后，我们概述了一种递归的方法来更新信道后验，基于ACK/NAK反馈，这是通过使用粒子滤波的计算效率。为了衡量我们的贪婪的方法相对于最佳POMDP的性能，我们推导出POMDP性能上限。数值实验表明，在慢衰落信道下，该贪婪算法的性能接近上界，且优于固定功率随机用户调度（FP-RUS），尽管其复杂度相对较低.
2011-10-18 cs.IT math.IT
Scheduling for Downlink OFDMA With IRS Reconfiguration Constraints
本文研究了OFDMA框架下IRS辅助多用户系统的下行时频调度问题，在配置集合与重构次数受限下，将总速率最大化表述为NP完全广义多重背包问题，并提出有效的启发式贪婪算法。
2024-01-05 cs.IT cs.NI eess.SP
Graph Neural Network based scheduling : Improved throughput under a generalized interference model
Université Côte d’Azur（蔚蓝海岸大学）；INRIA Sophia Antipolis - Méditeranée（法国国家信息与自动化研究所索菲亚-安提波利斯-地中海中心）；Univ of Avignon（阿维尼翁大学）；LINCS Lab（LINCS实验室）；IIT Madras（马德拉斯印度理工学院）；IIT Kanpur（坎普尔印度理工学院）
在这项工作中，我们提出了一个基于图卷积神经网络（GCN）的adhoc网络调度算法。特别是，我们认为一个广义的干扰模型称为$k$容忍冲突图模型和设计一个有效的近似著名的最大权重调度算法。这项工作的一个显着特点是，所提出的方法不需要标记的数据集（NP-难以计算）训练神经网络。相反，我们设计了一个损失函数，利用现有的贪婪方法和训练GCN，提高贪婪方法的性能。我们广泛的数值实验表明，使用我们的GCN方法，我们可以显着（$4$ - $20$百分比）提高传统的贪婪方法的性能。
2021-10-31 cs.IT cs.LG cs.NI
Scheduling Policies for Minimizing Age of Information in Broadcast Wireless Networks
我们考虑一个无线广播网络，其中一个基站通过不可靠的信道向多个客户端发送时间敏感信息。信息年龄（AoI），即自最近交付的数据包生成以来经过的时间量，捕获信息的新鲜度。我们制定了一个离散时间的决策问题，找到一个传输调度策略，最大限度地减少了预期的加权和AOI的客户端在网络中。我们首先表明，在对称网络中的贪婪的政策，传输数据包的最高当前年龄，是最佳的。对于一般的网络，我们开发了三个低复杂度的调度政策：随机化的政策，最大权重的政策和惠特尔的指数政策，并获得性能保证的网络配置的函数。据我们所知，这是第一个工作，以获得性能保证的调度策略，试图尽量减少在无线网络中的AOI不可靠的信道。数值结果表明，最大权重和惠特尔指数策略优于其他调度策略在每一个模拟的配置，并达到接近最优的性能。
2018-01-05 cs.IT cs.NI math.IT
Cache-Aided Interactive Multiview Video Streaming in Small Cell Wireless Networks
具有高速率和低延迟要求的新型交互式多媒体应用的出现导致无线蜂窝网络上的视频数据流量急剧增加。为宏小区的小基站赋予可以存储一些内容的高速缓存是一种有前途的技术，以应对回程连接上不断增加的压力，并减少要求苛刻的视频应用的延迟。在这项工作中，交付的一组无线用户的交互式多视点视频异构蜂窝网络中进行了研究。从现有的工作，专注于优化的交付延迟和忽略的视频特性，缓存和调度策略联合优化，考虑到交付的视频质量和视频交付时间的限制。我们制定我们的联合缓存和调度问题的平均预期的视频失真最小化，并表明，这个问题是NP-难的。然后，我们提供了一个等价的制定子模块集函数最大化的基础上，并提出了一个贪婪的解决方案与$\frac{1}{2}(1-\mbox{e}^{-1})$近似保证。联合缓存和调度策略的评估表明，它显着优于基于流行度缓存和独立调度的基准算法。本文的另一个重要贡献是一个新的常数逼近比的贪婪子模集函数最大化受到$d$维背包约束。
2018-04-03 cs.IT cs.MM cs.NI
An Intercell Interference Model based on Scheduling for Future Generation Wireless Networks (Part 1 and Part 2)
本技术报告分为两部分。本技术报告的第一部分提出了一种新的框架，用于对多用户蜂窝网络中的上行链路和下行链路小区间干扰（ICI）进行建模。该框架有助于量化各种衰落信道模型和多用户调度方案对上行链路和下行链路ICI的影响。首先，我们推导出一个半解析表达式的调度用户的位置分布在一个给定的小区考虑了广泛的调度方案。在此基础上，我们推导出的分布和矩生成函数（MGF）的ICI考虑一个单一的干扰细胞。因此，我们确定的MGF的累积ICI观察到的所有干扰细胞，并推导出明确的MGF表达式为三个典型的衰落模型。最后，我们利用得到的表达式来评估重要的网络性能指标，如中断概率，遍历容量和平均公平性数值。Monte-Carlo仿真结果证明了导出的解析表达式{ \bf技术报告的第一部分目前已提交给IEEE无线通信学报}的有效性。该技术报告的第二部分涉及上行链路小区间干扰（ICI）的统计建模，该统计建模考虑了基于信道条件的具有功率自适应的贪婪调度。推导出的模型被用来评估重要的网络性能指标，如遍历容量，平均公平性和平均功率保持数值。在平行的文献中，我们已经表明，贪婪调度与功率自适应降低ICI，用户的平均功耗，并提高用户之间的平均公平性，相比，没有功率自适应的情况下。
2012-06-13 cs.IT math.IT math.PR
Sequential Multiuser Scheduling and Power Allocation for Cell-Free Multiple-Antenna Networks
本文针对无蜂窝大规模MIMO网络下行链路，提出基于贪心技术的顺序多用户调度与梯度上升功率分配算法，在不完美CSI下最大化和速率，并降低复杂度与信令负载。
2023-12-21 cs.IT eess.SP math.IT
Laxity-Based Opportunistic Scheduling with Flow-Level Dynamics and Deadlines
下一代蜂窝网络中的许多数据应用，例如内容预缓存和视频渐进式下载，需要流级服务质量（QoS）保证。一个这样的要求是最后期限，其中传输任务需要在应用程序特定的时间之前完成。为了最小化未完成传输任务的数量，本文研究了基于松弛度的调度策略。提出了一种Less-Laxity-Higher-Possible-Rate（L $^2$ HPR）策略，并证明了该策略在欠载相同截止期系统中的渐近最优性. L $^2$ HPR的渐近最优性可用于估计系统的可调度性，并为一般系统的调度策略设计提供启发。在此基础上，我们提出了一个框架和三个启发式策略的实际系统。仿真结果证明了L $^2$ HPR的渐近最优性以及所提策略相对于贪婪策略的性能改善。
2012-10-03 cs.IT math.IT
Deep Reinforcement Learning for Resource Constrained Multiclass Scheduling in Wireless Networks
EURECOM（欧洲通信学院）；LTCI, Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院巴黎电信学院LTCI）
本文研究了动态异构无线环境下的资源受限调度问题。在我们的设置中，分配可用的有限带宽资源，以服务随机到达的服务需求，这反过来又属于不同的类的有效载荷数据的要求，延迟容忍度，和重要性/优先级。除了异构业务，另一个主要的挑战源于随机的服务速率，由于时变的无线通信信道。可以使用用于调度和资源分配的各种方法，范围从简单的贪婪算法和约束优化到组合算法。这些方法是针对特定的网络或应用程序配置定制的，通常不是最佳的。为此，我们求助于深度强化学习（DRL），并提出了一种分布式深度确定性策略梯度（DDPG）算法结合深度集来解决上述问题。此外，我们提出了一种新的方式来使用决斗网络，这导致进一步的性能改善。我们提出的算法进行了测试的合成和真实的数据，显示一致的收益对国家的最先进的传统方法从组合，优化和调度指标。
2022-03-31 cs.IT cs.LG cs.NI
On the Power of Randomization for Scheduling Real-Time Traffic in Wireless Networks
在本文中，我们考虑在冲突图干扰模型和单跳流量的无线网络中的实时的【形】流量调度问题。目标是保证每个链路的至少一定比例的分组在其截止日期内被递送，这被称为递送率。这个问题已经研究了限制性的基于帧的流量模型，或贪婪的最大调度方案，如LDF（最大赤字第一），提供一般的流量模式差的交付率。在本文中，我们追求一种不同的方法，通过随机化的选择最大的链接，可以在每个时间发送。我们设计的随机策略在同位网络，多方网络，和一般的网络，可以实现交付率远远高于LDF所能达到的。此外，我们的研究结果适用于交通（到达和最后期限）的过程，发展为积极的经常性马尔可夫链。因此，这项工作是一个改进方面的效率和交通的假设相比，过去的工作。我们进一步提出了广泛的模拟结果，在各种交通模式和干扰图，以说明我们的随机化政策的收益LDF的变种。
2020-01-15 cs.IT cs.NI math.IT
Scheduling in Multi-hop Wireless Networks with Priorities
在本文中，我们考虑在多跳无线网络中的优先级最大调度，其中调度器选择一个最大的独立集的greetings根据一定的优先级指定的顺序。我们表明，如果正确选择的优先级的概率分布，我们可以实现最佳（最大）的稳定区域使用独立同分布随机优先级分配过程，满足大数定律的任何一组到达过程。优先级的预先计算通常是NP难的，但是存在多项式时间近似方案（PTAS）来实现最优稳定区域的任何部分。接下来，我们专注于静态优先级的简单情况下，并指定一个贪婪的优先级分配算法，它可以实现相同的分数的最佳稳定区域的最长队列优先（LQF）的最新结果。我们还表明，该算法可以很容易地适应，以满足延迟的限制，在大偏差制度，因此，支持服务质量（QoS）为每个链接。
2009-01-19 cs.IT math.IT
Adaptive Channel Prediction, Beamforming and Scheduling Design for 5G V2I Network
5G网络的重要用例之一是车辆到基础设施（V2I）通信，这需要准确了解其动态传播环境。由于5G基站（BS）往往具有多个天线，它们可能会采用波束成形来将其辐射模式引导到所需的车辆设备（VE）。此外，由于大多数无线标准采用OFDM系统，因此每个VE可以使用一个或多个子载波。为此，本文提出了一种用于5G V2I通信的自适应信道预测、波束成形和调度的联合设计。该算法无需训练信号和信道冲激响应（CIR）模型。在这方面，首先，我们利用公知的自适应递归最小二乘（RLS）技术来从过去和当前块接收信号（块可以具有一个或多个OFDM符号）预测下一个块CIR。然后，我们联合设计的波束成形和VE调度每个子载波，以最大限度地提高上行链路信道的平均和速率，通过利用预测的CIR。波束形成问题是一个瑞利商优化，其全局最优解是有保证的。虚拟企业的调度问题可以归结为一个整数规划问题，采用贪婪搜索法求解。通过数值仿真证明了所提出的信道预测和调度算法的优越性。
2017-07-21 cs.IT math.IT
Performance Guarantee under Longest-Queue-First Schedule in Wireless Networks
无线网络中的高效链路调度是具有挑战性的。典型的优化算法需要解决一个NP难的子问题。为了应对这一挑战，一个研究流集中在寻找更简单的次优算法，具有低复杂度，但在实践中的高效率。在本文中，我们研究这样的调度算法，最长队列优先（LQF）算法的性能保证。已知当干扰图满足所谓的局部池化条件时，LQF算法实现全容量区域$Λ$。对于一般图$G$，LQF实现（即，稳定）容量区域$σ^*(G) Λ$的一部分，其中$σ^*(G)$是干扰图$G$和$σ^*(G) \leq 1$的总体局部池化因子。稍后已经表明，LQF实现了更大的速率区域$Σ^*(G) Λ$，其中$Σ^ (G)$是对角矩阵。本文的贡献是描述了三个新的可达速率区域，这是大于以前已知的区域。特别地，新的区域包括容量区域的所有极值点，并且通常不是凸的。我们还发现了一个反直觉的现象，其中增加到达率有时可能有助于稳定网络。这一现象可以很好地解释用本文发展的理论。
2011-07-16 cs.IT math.IT
Cross-Layer Optimization: Joint User Scheduling and Beamforming Design With QoS Support in Joint Transmission Networks
用户调度和波束赋形设计是无线通信系统中两个重要而又相互耦合的课题。它们通常用常规的优化方法分别进行优化。本文考虑了一种新的跨层优化问题，即在满足多小区多用户联合传输网络中每个用户的服务质量（QoS）和最大允许发射功率要求的前提下，联合讨论用户调度和波束赋形问题。为了实现这一目标，研究了一个以最大化通信系统总速率为目标的离散-连续混合变量组合优化问题。为了避免原问题在动态解空间中的非凸性，首先将其转化为一个0-1整数连续变量优化问题，然后利用0-1约束的特点得到一个易于处理的连续变量优化问题.最后，通过交替优化算法同时计算调度用户和优化波束形成向量。我们还从理论上证明了基站分配零功率给非调度用户。在此基础上，分别提出了基于暴力搜索和贪婪搜索的两种启发式优化算法。数值结果验证了所提方法的有效性，与其他两种方法相比，优化方法得到了相对均衡的结果。
2022-03-02 cs.IT math.IT
Optimal Scheduling for Maximizing Information Freshness & System Performance in Industrial Cyber-Physical Systems
信息时代是一个新引入的度量标准，在衡量实时网络中信息的新鲜度方面得到了广泛的关注。此参数已发展到保证从最新状态更新中及时接收信息，由用户从任何实时应用程序中接收。在本文中，我们研究了一个集中的，闭环的，网络控制的工业无线传感器-执行器网络的信息物理生产系统。在这里，我们共同解决的问题，传感器更新和恢复的信息流线的传输调度后，任何实时更新具有硬截止日期从它下降，导致中断的循环。与现有的实时调度策略，只确保及时更新，这项工作的目的是完成新的和再生的实时更新的信息的年龄方面的时间敏感性和数据的新鲜度。在这里，网络和物理单元的共存以及它们为整个系统提供服务质量的单独要求似乎是要处理的主要挑战之一。在这项工作中，最大限度地减少过时的时间关键的更新，以提取最大利用率的信息内容及其对其他网络性能的影响进行了深入研究。一个贪婪的调度策略，称为最后期限感知的最高延迟第一已被用来解决这个问题，其性能最优性的分析证明。最后，我们的主张是通过比较我们的算法与其他流行的调度策略，通过广泛的模拟得到的结果进行验证。
2020-01-14 cs.IT cs.PF math.IT
