Opportunistic Scheduling for Network Coded Data in Wireless Multicast Networks
分析了删除信道下单跳无线多播网络中的队列稳定性。首先，介绍了一个由多个子队列组成的排队模型。在保证稳定性的约束下，采用李雅普诺夫优化模型，通过定义决策变量，得到了一种基于网络编码的分组调度算法，该算法与现有的解决方案相比，具有较低的复杂度和较短的队列长度.此外，所提出的算法进行修改，以满足时间关键数据的要求。最后通过仿真实验验证了该算法的有效性。
2016-11-30 cs.IT math.IT
Opportunistic Scheduling and Beamforming for MIMO-SDMA Downlink Systems with Linear Combining
本文针对MIMO-SDMA下行链路系统，提出了一种基于线性合并的多用户调度和波束形成方案。从每个移动终端（MT）的所有天线接收的信号被线性组合以改善{ \em有效}信号与噪声干扰比（SINR）。通过利用关于有效SINR的有限反馈，基站（BS）调度多个波束上的同时数据传输到具有最大有效SINR的MT。利用极值理论，我们推导出渐进的系统吞吐量和缩放定律的建议调度和波束形成方案与不同的线性组合技术。计算机模拟证实了所提出的方案可以大大提高系统的吞吐量。
2007-06-26 cs.IT math.IT
Opportunistic Scheduling for Full-Duplex Uplink-Downlink Networks
我们研究了具有全双工多天线基站和大量单天线半双工用户的蜂窝网络的机会调度和总容量。在同一频带上同时进行上行链路和下行链路会导致上行链路到下行链路的干扰，从而降低性能。我们提出了一个简单的机会联合上下行链路调度算法，利用多用户分集和噪声干扰。我们表明，在同构网络中，我们的算法实现了相同的总容量，如果没有上行链路到下行链路的干扰，渐近的用户数。该算法不需要在基站或上行链路用户处的干扰CSI。它还表明，对于一个简单的类的异构网络没有足够的信道分集，它是不可能实现相应的无干扰系统容量。我们讨论了潜在的使用设备到设备的侧信道，以克服这种限制，在异构网络。
2015-04-22 cs.IT math.IT
Distributed Opportunistic Scheduling For Ad-Hoc Communications Under Noisy Channel Estimation
研究了无线ad-hoc网络中多个链路使用随机接入竞争同一信道的分布式机会调度问题。在这样的网络中，分布式机会调度（DOS）涉及联合信道探测和分布式调度的过程。它已被证明，在完美的信道估计，最大化网络吞吐量的最佳DOS是一个纯阈值的政策。在本文中，这种形式主义被推广到探讨DOS下的噪声信道估计，其中的传输速率需要从估计的速率，以减少中断后退。结果表明，最优调度策略仍然是基于阈值的，并且速率阈值原来是估计误差的方差的函数，并且是退避速率函数的函数。由于最佳退避率是棘手的，一个次优的线性退避方案，回退估计的信噪比（SNR），从而速率的建议。通过迭代算法可以得到相应的最优退避比和速率门限。最后，仿真结果表明，增加训练时间，以提高信道估计的探测效率为代价所造成的权衡。
2008-02-28 cs.IT math.IT
Green Cognitive Relaying: Opportunistically Switching Between Data Transmission and Energy Harvesting
能源效率已经成为一种鼓励，而且更重要的是，它是设计下一代无线通信标准的必要条件。在目前的工作中，一个双跳认知（二次）中继系统被认为是，将多个放大和转发继电器，一个相当具有成本效益的解决方案。首先，辅助中继器感测无线信道，扫描主网络活动，然后将它们的报告传送到辅助基站（SBS）。之后，SBS基于这些报告和它自己的估计，协作地决定是否存在主传输。在前一种情况下，所有次级节点开始从主节点的传输中收获能量。在后一种情况下，系统通过最佳中继选择策略发起辅助通信。该系统的性能评估是彻底调查，通过假设现实的信道条件，即，不同的链路距离、瑞利衰落和过时的信道估计。检测和中断概率以及平均收获能量推导出新的封闭形式的表达式。此外，能源效率优化问题的解析公式化和解决，而在功耗最小化的必要条件，为每个次级节点。从绿色通信的角度来看，事实证明，能量收集极大地增强了次级节点的资源，特别是当主要活动密集时。
2016-06-09 cs.IT math.IT
A Novel Mode Switching Scheme Utilizing Random Beamforming for Opportunistic Energy Harvesting
由于无线电信号同时携带能量和信息，因此关于同时无线信息和功率传输（SWIPT）的统一研究最近引起了人们对实现无线供电通信网络的极大关注。在本文中，我们研究了一个多输入单输出（MISO）多播SWIPT网络与一个多天线发射机发送共同的信息，多个单天线接收器同时随着机会主义的无线能量收集在每个接收器。从实际考虑，我们假设信道状态信息（CSI）仅在每个相应的接收机处是已知的，但在发射机处是不可用的。我们提出了一种新的接收机模式切换SWIPT方案的基础上的一个新的应用程序的传统的随机波束成形技术在多天线发射机，它产生人工信道衰落，使更有效的能量收集在每个接收机时，接收功率超过一定的阈值。对于所提出的方案，我们调查可实现的信息速率，收获的平均功率和/或停电概率，以及它们在AWGN和准静态衰落信道的各种权衡。与没有随机发射波束成形的周期性接收器模式切换的参考方案相比，当所收获的能量目标足够大时，所提出的方案被示出能够实现更好的速率-能量权衡。特别是，它揭示了采用一个单一的随机波束的建议计划是渐近最佳的发射功率增加到无穷大，也表现出最好的有限发射功率的高收获的能量制度的最实际的利益，从而导致一个有吸引力的低复杂度的实现。最后，我们比较了所提出的方案与不同的随机波束设计的速率-能量性能。
2014-07-21 cs.IT math.IT
Steady-State Rate-Optimal Power Adaptation in Energy Harvesting Opportunistic Cognitive Radios with Spectrum Sensing and Channel Estimation Errors
我们考虑一个机会认知无线电网络，由Nu个次级用户（SU）和一个接入点（AP）组成，可以访问授权给一个主用户的频谱带。每个SU都能够收集能量，并配备有限大小的电池用于能量存储。SU在时隙方案下操作，其中每个时隙由三个不重叠的阶段组成：频谱感测阶段、信道探测阶段和数据传输阶段。AP将其对SUs-AP链路的衰落系数的估计反馈给SU。为了在能量收集和能量消耗之间取得平衡，我们提出了一种参数化的功率控制策略，该策略允许每个SU根据反馈信息和其存储的能量来调整其功率。建模随机到达的能量包在一个时隙作为一个泊松过程，我们建立了一个下界的SUS-AP链路的可实现的和速率，在频谱感知和信道估计误差的存在下。我们优化的参数，建议的功率控制策略，使派生的和率下限最大化，受干扰约束。通过仿真，我们证实了我们的分析，并探讨频谱感测通道探测数据传输的权衡。
2021-02-05 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed Opportunistic Scheduling for MIMO Ad-Hoc Networks
针对多输入多输出（MIMO）ad-hoc网络，提出了一种基于竞争的媒体接入的分布式机会调度协议。所提出的调度协议区别于其他现有的作品，其明确的设计，通过利用空间复用和分集在{ \em分布式}的方式系统吞吐量的改善。结果，可以调度多个链路以在由发射/接收天线形成的空间信道上同时发射。考虑到反馈需求和系统吞吐量之间的权衡，我们提出并比较了不同层次的反馈信息的协议。此外，在传统的随机接入协议，忽略了竞争链路的物理信道条件，所提出的协议实现了一个纯阈值的政策，从最优停止理论，即只有超过阈值的信道条件的链路允许数据传输。仿真结果表明，所提出的协议可以实现令人印象深刻的吞吐量性能，利用空间复用和分集。
2008-02-28 cs.IT math.IT
Grant-Free Opportunistic Uplink Transmission in Wireless-powered IoT: A Spatio-temporal Model
环境射频（RF）能量收集作为无线功率物联网（IoT）网络的使能器而被广泛推广。本文联合特征的能量收集和数据包传输的免授权的机会上行链路物联网网络通过收集下行链路能量。为了做到这一点，联合排队论和随机几何模型被用来开发一个时空分析模型。特别是，收获的能量和数据包传输成功概率的特点是使用随机几何工具。{此外，使用二维离散时间马尔可夫链（DTMC）对每个设备进行建模。这两个维度被用于联合地跟踪去往/来自电池的所收集/耗尽的能量以及分组随时间到达/离开设备缓冲器。因此，所采用的排队模型表示空间上相互作用的队列的设备。为此，网络性能进行评估，根据数据包吞吐量，平均延迟，和平均缓冲区大小。讨论了基站（BS）密集化的影响，并提供了几个设计见解。结果表明，上行链路功率控制和机会信道接入的参数应联合优化，以最大化平均网络分组吞吐量，从而最小化延迟。
2020-11-16 cs.IT math.IT
Opportunistic Scheduling in Underlay Cognitive Radio based MIMO-RF/FSO Networks
针对基于认知无线电的多输入多输出射频/自由空间光（MIMO-RF/FSO）解码转发系统，提出了一种基于固定干扰功率约束和比例干扰功率约束的次用户发射机（SU-TX）机会调度的最优度量.为了分析所提出的系统的性能，封闭形式的表达式推导出考虑Nakagami- $m$衰落RF链路上的正交空时分组码传输的精确和渐近中断概率。此外，中继和目的地eNodeB之间的FSO链路被建模为具有指向误差的广义马拉加$(\mathcal{M})$湍流信道。最后，仿真结果开发几个有趣的见解到端到端的系统性能和选择概率的SU-TX。它还表明，所提出的系统优于现有的文献中。
2018-05-23 cs.IT math.IT
Opportunistic Scheduling and Beamforming for MIMO-OFDMA Downlink Systems with Reduced Feedback
针对MIMO-OFDMA下行链路系统，提出了一种减少反馈的启发式调度和波束形成方案。不同于传统的波束形成方案，其中波束形成仅由基站（BS）在每个子载波的方式来实现，所提出的方案利用一种新的信道分解技术，由BS和移动终端（MT）联合执行波束形成。所得到的波束成形方案允许BS仅采用{ \em one}波束成形矩阵（BFM）来为{ \em all}个子载波形成波束，而每个MT在本地完成每个子载波的波束成形任务。因此，对于具有$Q$子载波的MIMO-OFDMA系统，与传统方案所需的$Q$ BFM索引和$Q$可支持的吞吐量相比，所提出的机会调度和波束成形方案仅需要一个BFM索引和从每个MT返回到BS的$Q$可支持的吞吐量。所提出的方案的优点变得更加明显时，通过分组相邻的子载波到排他性集群和返回的集群信息，从每个MT实现进一步的反馈减少。理论分析和计算机模拟证实了所提出的降反馈方案的有效性。
2008-02-28 cs.IT math.IT
Opportunistic Wireless Energy Harvesting in Cognitive Radio Networks
无线网络可以通过从周围的射频（RF）信号中收集能量来自我维持。最近，研究人员在设计适用于低功率无线应用的RF能量收集的高效电路和器件方面取得了进展。受此启发，并建立在经典的认知无线电（CR）网络模型，本文提出了一种新的方法，无线网络共存的低功耗手机在一个二级网络，称为二级发射机（ST），收获周围的RF能量从附近的有源发射机在一个主网络，称为主发射机（PT）的传输，同时机会主义地访问授权给主网络的频谱。我们考虑了一个随机几何模型，其中PT和ST分布为独立的齐次泊松点过程（HPPPs），并在固定的距离与其预期的接收器进行通信。每个PT都与一个保护区相关联，以保护其预期接收器免受ST的干扰，同时将RF能量传递到位于其收集区中的ST。基于所提出的模型，我们分析了ST的传输概率和由此产生的空间吞吐量的次级网络。在给定的中断概率约束下，在两个共存的网络中，推导出最大化次级网络吞吐量的最佳发送功率和ST密度，这揭示了优化网络设计的关键见解。最后，我们表明，我们的分析结果可以普遍适用于非CR设置，分布式无线充电器部署在传感器网络中的共存的无线发射器的电源。
2013-07-12 cs.IT cs.NI math.IT
Opportunistic Temporal Fair Mode Selection and User Scheduling for Full-duplex Systems
带内全双工（FD）通信（由天线和RF电路设计的最新进展实现）已经成为提高无线系统中的数据率的有前景的技术之一。在FD系统中实现高数据率的主要障碍之一是由于在相同的时间-频率资源块处激活上行链路和下行链路用户对而引起的用户间干扰（IUI）。在FD系统中，主动式用户调度被提出作为管理IUI和充分利用复用增益的手段。在本文中，调度下的长期和短期的时间公平性的单小区FD无线网络被认为是。时间公平调度在延迟敏感型应用中很受关注，并导致可预测的延迟和功耗。推导了用户时间需求向量的可行域，提出了一种在满足长期时间公平性的前提下最大化系统效用的调度策略。此外，设计了一种短期时间公平调度策略，在有限的窗口长度上满足用户的时间需求。结果表明，该策略实现最佳的平均系统效用的窗口长度渐近增加。随后，介绍了实际的长期和短期的时间公平调度的构造算法。仿真结果验证了推导的正确性，并对复用增益进行了研究。据观察，在下行链路用户处使用连续干扰消除在强IUI的存在下显著提高FD增益。
2019-05-22 cs.IT math.IT
Exploiting Spatial Interference Alignment and Opportunistic Scheduling in the Downlink of Interference Limited Systems
在本文中，我们分析了单流和多流空间复用（SM）系统采用机会调度在干扰的存在下的性能。在所提出的下行链路框架中，每个活动用户使用反馈信道向其自己的发射机报告处理后的信号与干扰加噪声功率比（post-SINR）或接收机特定的互信息（MI）。调度和多天线接收机处理的组合导致显著的干扰抑制增益。具体而言，我们发现，机会调度利用空间干扰对齐（SIA）属性固有的多用户系统有效的干扰缓解。我们得到了界的中断概率和中断容量总和单流和多流SM采用实数或复数编码的对称干扰信道模型。在本文中考虑的技术是最佳的，在不同的操作制度。我们表明，总中断容量可以最大限度地减少SM率的值小于最大允许值。最佳SM速率取决于接入者的数量和可用的活动用户的数量。特别是，我们表明，采用实值编码的广义多用户SM（MU SM）方法提供的性能是可比的，或显着高于MU SM采用复杂的编码。分析和仿真相结合的方法来描述不同天线配置的复用率和总中断容量之间的权衡。
2013-07-14 cs.IT math.IT
Finite Horizon Online Lazy Scheduling with Energy Harvesting Transmitters over Fading Channels
延迟调度（lazy scheduling）是一种已知的能量有效传输方法，即根据数据业务将发射功率和速率设置得尽可能低，以满足延迟约束.本文讨论了有限时隙传输窗口上的在线延迟调度问题，并介绍了获得接近最优性能的低复杂度算法.特别地，本文将能量收集系统的惰性调度问题推广到同时处理数据包到达、能量收集和时变信道过程。时隙制定的问题和描述其离线的最优解提供了明确的表达式，允许获得良好的在线政策和算法。
2013-12-17 cs.IT 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
Secrecy of Opportunistic User Scheduling in RIS-Aided Systems: A Comparison with NOMA Scheduling
针对RIS辅助多用户无线系统的保密传输问题，提出机会用户调度方案，推导SOP及其渐近表达式，并证明其性能优于每时隙调度一对用户的NOMA方案。
2023-06-05 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Offline Packet Scheduling in Energy Harvesting 2-user Multiple Access Channel with Common Data
利用最优分组调度的能量收集发送器可以增加无线传感器网络（WSNs）的生命周期和可持续性。另一方面，无线传感器网络被观察到收集空间或时间相关的数据，应该考虑在能量收集系统中的最佳分组调度。然而，可用于具有能量收集发射器的2用户多址信道（MAC）系统的解决方案不考虑公共数据或数据之间的相关性。本文通过假设数据和能量包的确定性知识，即，离线解决方案最佳的偏离区域被发现通过使用Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件推广的MAC没有共同的数据获得的解决方案。定义了一种有效的迭代后向注水算法。最佳的解决方案是数值比较的情况下，没有调度，统一的功率调度和以前的解决方案定义的MAC没有共同的数据，通过显示与优化获得的改善。
2015-04-25 cs.IT math.IT
Distributed Opportunistic Scheduling With Two-Level Probing
研究了无线ad-hoc网络中多条链路在数据传输前使用随机接入方式竞争信道的分布式机会调度问题。简单地说，DOS涉及用于ad-hoc（对等）通信的联合信道探测和分布式调度的过程。由于在实践中，链路条件估计噪声观测，传输速率必须从估计的速率后退，以避免传输中断。然后，一个自然的问题是，是否值得成功竞争的链路执行进一步的信道探测，以减少估计误差，在额外的探测的成本。因此，出于动机，这项工作调查DOS与两级信道探测优化之间的权衡吞吐量增益更准确的速率估计和由此产生的额外延迟。利用不完全信息的最优停止理论，我们表明，最优调度策略是基于阈值的，其特征在于由一个或两个阈值，这取决于网络设置。这两种情况下的必要和充分条件严格成立。特别是，我们的分析表明，当第一级估计的信道条件落在两个阈值之间时，执行第二级信道探测是最佳的。数值结果表明，所提出的DOS与两级通道探测的有效性。我们还将我们的研究扩展到有限反馈的情况，其中从接收器到其发送器的反馈采取（0，1，e）的形式。
2009-07-13 cs.IT math.IT
Robust And Optimal Opportunistic Scheduling For Downlink 2-Flow Network Coding With Varying Channel Quality and Rate Adaptation
本文考虑从一个基站到两个不同的客户端的下行链路业务。当假设无限积压，它是已知的，会话间网络编码（INC）可以显着增加每个流的吞吐量。然而，相应的调度解决方案（当假设动态到达，而不是需要有限的延迟）仍然是新生的。对于2流下行链路场景，我们提出了第一个机会INC +调度解决方案，该解决方案可证明对于时变信道是最优的，即，相应的稳定区域匹配最优香农容量。具体来说，我们首先介绍了一个新的二进制INC操作，这是明显不同于传统的智慧异或两个偷听到的数据包。然后，我们开发了一个基于长度的调度方案，它的帮助下，新的INC操作，可以鲁棒性和最佳地适应时变的信道质量。然后，我们表明，该算法可以很容易地扩展到速率自适应，它再次鲁棒地实现最佳吞吐量。我们的结果的一个副产品是随机处理网络（SPN）与随机离开，放松了现有的结果中的确定性离开的假设的调度计划。因此，新的SPN调度器可以进一步将SPN调度的应用扩展到其他真实世界的场景。
2014-10-07 cs.IT cs.NI math.IT
Opportunistic Scheduling of Machine Type Communications as Underlay to Cellular Networks
在本文中，我们提出了一种简单的方法来利用在异构无线通信系统中的干扰的多样性与大量的机器类型设备（MTD）。我们考虑一个系统与机器类型聚合器（MTA）的蜂窝网络与多天线基站（BS）。蜂窝用户与MTD共享上行链路无线电资源。如何处理MTD对基站的干扰是本文研究的重点。我们的方法利用在每个时间上的每个资源块上的BS上的接收干扰分集，并将无线电资源分配给具有对BS的最小干扰的MTD。在该方法中，基站在设计上行链路蜂窝用户的接收波束形成器时不需要考虑MTD的干扰，因此，自由度不用于干扰管理。我们的仿真结果表明，每个资源块可以共享之间的蜂窝用户和MTD，几乎没有有害的干扰蜂窝用户。
2017-08-10 cs.IT math.IT
Power-Bandwidth Tradeoff in Multiuser Relay Channels with Opportunistic Scheduling
本文的目标是了解多跳中继技术的关键优点，共同在他们的能源效率和频谱效率的优势，在存在多用户分集增益从机会（即，信道感知）调度，并识别中继辅助多用户通信提供优于直接多用户通信的明显优势的机制和条件。为此目的，我们使用香农理论工具来分析在大（但有限）用户数量的渐近状态下具有$K$用户的衰落多用户中继信道上的能量效率和频谱效率之间的权衡（称为功率带宽权衡）（即，密集网络）。受益于\cite{Oyman_isit07}的极值理论的结果，我们描述了功率带宽的权衡和相关的能量和频谱效率的措施，带宽有限的高信噪比（SNR）和功率有限的低信噪比制度，并利用它们在调查的大系统行为的多用户中继信道的用户数和物理信道信噪比的函数。我们的分析结果在大（但有限）的$K$制度，量化能源和频谱效率性能非常准确的封闭形式的公式，并提供见解的影响，多跳中继和多用户分集技术的功率带宽权衡。
2008-10-28 cs.IT math.IT
Minimizing Age of Information with Power Constraints: Multi-user Opportunistic Scheduling in Multi-State Time-Varying Channels
这项工作的动机是需要从工业物联网（IIoT）网络中的功率受限传感器收集新数据。最近提出的一个指标，信息年龄（AoI），被用来从工业物联网网络中的中央控制器的角度来衡量数据的新鲜度。当网络的信道状态是马尔可夫时变的并且调度决策受到带宽约束时，我们想知道网络可以达到的最小平均AoI是多少以及如何设计调度算法来接近它.为了回答这些问题，我们首先通过放松硬带宽约束将多传感器调度问题解耦为一个单传感器约束的马尔可夫决策过程（CMDP）.其次，我们利用阈值结构的解耦单传感器CMDP的最优策略，并通过线性规划（LP）获得最优解。最后，一个渐近最优的截断策略，可以满足硬带宽约束的最优解的解耦单传感器的基础上建立。我们的研究表明，要获得一个小的AoI性能：（1）调度器利用良好的信道调度有限的功率支持的传感器;（2）配备有足够的传输功率的传感器及时更新，这样可以满足带宽约束。
2020-03-11 cs.IT math.IT
Opportunistic User Scheduling for Secure RIS-aided Wireless Communications
本文为RIS辅助无线通信系统推导了次优与最优机会用户调度的安全中断概率闭式表达式，证明其优于NOMA和中继方案，且SOP随RIS单元数指数下降。
2025-03-29 cs.IT eess.SP math.IT
Stochastic Routing and Scheduling Policies for Energy Harvesting Communication Networks
本文研究了能量收集通信网络中的联合路由调度问题。我们的政策，这是基于随机次梯度方法的对偶域，作为一个能量收集变量的随机家庭的背压算法。具体来说，我们提出了两种策略：（i）随机背压与能量收集（SBP-EH），其中节点的路由调度决策是由与其队列稳定性约束相关的拉格朗日乘子与其邻居的拉格朗日乘子之间的差异决定的;以及（ii）具有能量收集的随机软背压（SSBP-EH），一种改进的算法，其中路由调度决策具有概率性质。对于这两种政策，我们表明，给定可持续的数据和能量到达率，在所有网络节点的数据队列的稳定性得到保证。数值结果证实了稳定性的保证，并说明了我们的政策提供的性能方面的最小差距，经典的工作与无限的能源供应。
2017-11-02 cs.IT math.IT math.OC
Distributed SIR-Aware Scheduling in Large-Scale Wireless Networks
原则上，主动调度和路由可以极大地增加分散式无线网络的吞吐量，但为了实用，它们必须在少量及时的边信息的情况下这样做。在本文中，我们提出了低开销的分布式机会调度（DOS）的三种技术，并精确地确定其对整体网络中断概率和传输容量（TC）的影响。第一种是分布式信道感知调度（DCAS），第二种是分布式信道感知调度（DIAS），第三种是对这两种调度的概括和组合，称为分布式信道感知调度（DICAS）。一个贡献是确定最佳信道和干扰阈值，给定的隔离发射机应该估计和应用时，调度自己的传输。使用该阈值，量化并比较每种技术的精确网络范围增益。我们的结论是考虑在接收机的干扰消除，并找到它提高了多少中断概率。
2011-07-20 cs.IT math.IT
Delay Optimal Power Aware Opportunistic Scheduling with Mutual Information Accumulation
本文研究了在时变无线链路中使用无码率编码的功率和时延优化问题。链路提供可变长度数据包序列。每个分组被编码并在多个时隙上传输。信道条件可以随时隙而变化，并且对于发射机是未知的。在每个时隙上累积的互信息的量取决于随机信道实现和所使用的功率。目标是在平均功率约束下最小化平均服务延迟。我们将此问题表述为基于框架的随机优化问题，并通过在线算法解决它。我们表明，在每个帧内的子问题是一个简单的整数规划，可以有效地解决使用动态规划。利用基于框架的李雅普诺夫漂移分析证明了该在线算法的最优性。
2015-10-10 cs.IT cs.PF math.IT
Optimal Packet Scheduling on an Energy Harvesting Broadcast Link
考虑能量收集通信系统中每个用户给定比特数的传输完成时间的最小化，其中能量收集时刻以离线方式已知。假设具有由2用户AWGN广播信道容量区域满足的结构属性的可实现速率区域。它示出，即使所有的数据在开始时是可用的，从每个能量收获的非负量的能量被推迟到以后使用，使得发射功率在其最低值开始，并随着时间的推移而上升。最优调度器同时结束到两个用户的传输。利用问题的特殊结构，迭代离线算法，FlowRight，从早期的文献中，适应并证明解决这个问题。该解决方案具有多项式的复杂性，在使用的收获的数量，并观察到收敛速度很快的数值例子。
2011-02-24 cs.IT math.IT
Large deviations sum-queue optimality of a radial sum-rate monotone opportunistic scheduler
集中式无线系统被认为是服务于一组固定的用户与时变信道容量。在此上下文中的机会调度规则基于当前信道状态和用户队列来选择要服务的用户（或多个用户）。除非用户流量是对称的和/或潜在的容量区域的多拟阵，很少有人知道性能最优的路由器应该如何权衡“最大化当前服务速率”（机会主义）与“平衡不平等的队列”（增强用户多样性，使未来的高服务速率的机会）。与目前提出的机会主义者相比，例如，最大权重和经验规则，径向和速率单调（RSM）调度器，不强调的开销平衡，有利于最大限度地提高系统的服务率作为开销长度线性扩大。在本文中，它是一个RSM机会调度，p-日志规则，不仅是吞吐量最优的，但也最大化的渐近指数衰减率的和队列分布的两个队列系统。该结果补充了现有的机会调度最优性结果，并指出考虑到具有异构性和高度不确定性的无线系统对鲁棒性的需求，RSM调度器是一个很好的设计选择。
2010-03-12 cs.IT math.IT
Power Allocation and Scheduling for SWIPT Systems with Non-linear Energy Harvesting Model
针对一个实际的非线性能量收集模型，设计了一种多用户同时无线信息和功率传输系统的资源分配算法。特别地，该算法设计被公式化为非凸优化问题，用于在EH接收器处的长期平均总收获功率的最大化，该EH接收器服从信息解码接收器的服务质量要求。为了得到一个易于处理的解决方案，我们将相应的非凸的比率和目标函数转换成一个等价的目标函数的参数减法形式。这导致计算上高效的迭代资源分配算法。数值结果表明，如果资源分配算法设计是基于非线性EH模型，而不是传统的线性模型，可以实现一个显着的性能增益。
2016-02-01 cs.IT math.IT
Opportunistic Scheduling in Heterogeneous Networks: Distributed Algorithms and System Capacity
在这项工作中，我们设计和分析新的分布式调度算法的多用户MIMO系统。特别是，我们认为，不需要发送信道状态信息的中央处理单元的算法，也不需要用户之间的通信本身，然而，我们证明他们的性能非常接近的中央控制系统，这是能够调度最强的用户在每个时隙。我们的分析是基于一个新的应用程序的点过程近似。这种新的技术使我们能够检查非均匀的情况下，如非均匀分布的用户，或处理各种QoS的考虑，并给出精确的表达式，这些计划下的系统的容量，解决问题的解析迄今已被打开。可能的应用包括但不限于诸如3GPP LTE的现代4G网络或随机接入协议。
2012-07-16 cs.IT cs.NI math.IT
Opportunistic Interference Mitigation Achieves Optimal Degrees-of-Freedom in Wireless Multi-cell Uplink Networks
我们介绍了一种机会干扰缓解（OIM）协议，其中用户调度策略是利用在$K$ -小区上行链路网络与时不变的信道系数和基站（BS）具有$M$天线。每个BS机会性地选择对其它BS产生最小干扰的用户集合。根据每个小区同时发送用户的数量$S$示出了两种OIM协议：机会干扰置零（OIN）和机会干扰对齐（OIA）。然后，他们的性能进行了分析的自由度（DoF）。作为我们的主要结果，它表明，$KM$自由度是可实现的OIN协议与$M$选择的用户每个小区，如果在一个小区中的用户的总数$N$规模至少为$\text{SNR}^{(K-1)M}$。类似地，如果$N$比$\text{SNR}^{(K-1)S}$扩展得更快，则具有$S$（$<M$）选择用户的OIA方案实现了$KS$ DoF。这些结果表明，在可实现的DoF和所需的最小$N$之间存在折衷。通过推导相应的上界的自由度，它表明，OIN计划是自由度最优的。最后，数值评估，两步调度方法，并扩展到多载波的情况下。
2011-04-07 cs.IT math.IT
Optimal User Scheduling in Energy Harvesting Wireless Networks
我们考虑一个无线网络，其中多个能量收集发射机以分时方式与公共接收机通信。在每个时隙中，发射机可以收获能量或将其数据发送到接收机。给定一个时间期限，目标是最大化发送端在接收端具有完美和不完美信道状态信息（CSI）的随机能量到达下的和速率。原始的和率最大化（SRM）问题是一个非凸的混合整数非线性规划（MINLP）。为了得到最优调度策略，我们首先将原优化问题归结为一个凸MINLP问题，并使用广义Benders分解算法求解。我们观察到SRM问题导致发射机之间的不公平速率分配，即，靠近接收机的发射机比远离接收机的发射机实现更高的速率。因此，为了诱导发射机之间的公平性，我们考虑最小速率最大化（MRM）问题。对于有界信道估计误差，我们通过求解最坏情况的SRM和MRM问题，得到了一个鲁棒的调度策略。最后，我们比较了建议的政策与近视的政策在文献中研究，并表明前者优于后者的可实现的利率。
2018-04-28 cs.IT math.IT
Optimal Scheduling and Power Allocation for Two-Hop Energy Harvesting Communication Systems
能量收集（EH）是近年来新兴的绿色通信技术。为了实现其潜力，需要重新设计通信协议，以对抗收集能量的随机性。在本文中，我们研究如何应用中继，以改善短期性能的EH通信系统。对于EH源和非EH半双工中继，我们考虑两个不同的设计目标：1）短期吞吐量最大化;和2）传输完成时间最小化。这两个问题都是联合调度和功率分配问题，在中继的半双工约束，提出了相当具有挑战性的。一个关键的发现是，定向注水（RDD），这是单跳EH系统的最佳功率分配算法，可以作为指导两跳通信系统的设计，因为它不仅决定了最佳性能的值，但也形成了基础，以获得最佳的解决方案，为两个设计问题。基于一个放松的能量配置文件，以及与ESTA算法，我们推导出这两个问题的最佳解决方案的关键属性，然后提出有效的算法。仿真结果表明，调度和功率分配优化是必要的两跳EH通信系统。
2012-12-21 cs.IT math.IT
Opportunistic Wireless Energy Beamforming using RSSI Feedback
本文提出了一种新的信道估计方法，和基于簇的机会调度策略，提高了无线能量传输的效率，在系统中由多个能量接收器（ER）。首先，在训练阶段，能量发送器（ET）从所有ER获得一组RSSI反馈值，并且这些值用于估计ET与所有ER之间的信道。接下来，基于信道估计，ER被分组为簇，并且挑选其成员在相位上最接近其质心的簇。该簇将被给予优先级，并且通过求解凸优化问题来找到在所选簇中的所有ER中最大化最小收获能量的波束形成器。该波束形成器用于使用最大比率发射波束形成将能量传递到ER。所有ER都有相同的机会被选择，而不管它们与ET的距离如何，因此，该调度策略可以被认为是机会主义的和公平的。结果表明，该方法实现了显着的性能增益。
2019-12-22 cs.IT math.IT
Capacity and performance analysis for multi-user system under distributed opportunistic scheduling in a time dependent channel
考虑多用户多址接入信道的问题。虽然存在若干多用户编码技术，但在实际场景中，并非所有用户都可以被同时调度。因此，一个关键问题是在给定的时隙中调度哪些用户。根据现实的方法的信道的时间依赖性，我们采用了分布式调度算法，其中每个用户，在每个时隙的开始，估计他的信道增益，并将其与阈值进行比较，如果超过它的用户可以发送。在这项工作中，我们感兴趣的系统的预期容量和延迟和服务质量的数据积累在这个调度方案下的用户。首先，我们推导出针对该时间相关环境的调度（分布式和集中式）下的预期容量，并且示出其缩放定律是$O(σ_g\sqrt{2\log K}+μ_g)$，其中$σ_g, μ_g$是良好的信道参数（假设高斯容量近似，例如，在MIMO下），而$K$是用户数。然后，我们转向这样的系统的性能分析，同时假设用户不一定是完全积压，并特别关注的排队问题和队列之间的强依赖性，别无选择，只能转向近似模型，这个系统。我们采用著名的模型Ephremides和朱给出了新的结果的碰撞概率的收敛到其平均值（随着用户数量的增长），因此为随后的系统性能指标，如吞吐量和延迟。我们进一步利用这一发现，提出了一个更简单的近似模型，它准确地描述了系统的行为时，队列的数量是大的。近似模型预测的系统性能与仿真结果吻合良好。
2015-07-12 cs.IT math.IT
Optimal Offline Broadcast Scheduling with an Energy Harvesting Transmitter
我们考虑一个能量收集发射机向两个接收机广播数据。假设能量和数据到达发生在任意但已知的时刻。我们的目标是最小化在特定时间窗口内到达的数据包的总传输时间，使用在此期间可用的能量。假设一个可达到的速率区域，其结构特性满足两个用户的AWGN BC容量区域。建立了最优策略中功率和速率分配的结构性质，以及在“较弱”用户的所有数据在开始时可用的条件下，最优策略的唯一性。一个迭代算法，DuOpt，基于块坐标下降，实现相同的结构特性的最佳描述。研究了在能量效率和最小传输持续时间方面具有两个连续时期的最优调度的方法，结果表明，DuOpt在相同的特殊唯一性条件下实现了最佳性能。
2011-11-28 cs.IT math.IT
Optimal Packet Scheduling in an Energy Harvesting Communication System
我们考虑单用户能量收集无线通信系统中的最优分组调度问题。在该系统中，数据包和采集的能量都被建模为随机到达源节点。我们的目标是根据流量负载和可用能量自适应地改变传输速率，使得所有数据包的传输时间最小化。在确定性系统设置下，我们假设在传输开始之前已知能量收集时间和收集的能量量。对于数据流量到达，我们考虑两种不同的情况。在第一种情况下，我们假设所有比特都已到达，并在传输开始之前在发送器处准备就绪。在第二种情况下，我们考虑数据包在传输过程中到达的情况，已知到达时间和大小。我们开发了最佳的离线调度策略，最大限度地减少所有数据包被送到目的地的时间，在因果关系约束下的数据和能量到达。
2010-10-06 cs.IT cs.NI math.IT
Exploiting Channel Correlation and PU Traffic Memory for Opportunistic Spectrum Scheduling
School of Electrical, Computer and Energy Engineering, Arizona State University（亚利桑那州立大学电气、计算机和能源工程学院）
针对主用户占用和信道衰落均随时间变化且具有时间相关性的认知无线电网络，通过部分可观测马尔可夫决策过程建模，研究机会频谱调度中联合利用两种时间记忆的折衷，并证明最优策略性能接近全观测辅助系统且显著优于随机调度。
2012-04-03 cs.IT cs.SY eess.SY
Scheduling Status Updates to Minimize Age of Information with an Energy Harvesting Sensor
信息年龄是在监控应用程序和基于更新的系统中状态更新的新鲜度的度量。我们研究了一个实时遥感的情况下，传感器是受时变的能源约束和电池的限制。传感器通过数据包擦除通道发送更新，但不提供反馈。的问题，找到一个年龄最优的阈值政策，与传输阈值是一个功能的能量状态和估计的当前年龄，制定。分析了无记忆能量到达过程下单位电池的平均寿命。有些令人惊讶的是，对于任何有限的能量到达速率，存在正的传输年龄阈值，其对应于以低于能量到达速率所指示的速率的速率进行传输。一般电池尺寸的平均年龄的下限。
2017-02-05 cs.IT math.IT
UROP: A Simple, Near-Optimal Scheduling Policy for Energy Harvesting Sensors
本文考虑了一个单跳无线网络，其中一个中心节点（或融合中心，FC）收集来自一组m个能量收集（EH）节点（例如无线传感器网络的节点）的数据。在每个时隙中，m个节点中的k个节点可以由FC调度用于在k个正交信道上传输。FC不知道节点的EH过程和当前电池状态;但是，它知道先前传输尝试的结果。我们的目标是找到一个低复杂度的调度策略，最大化的总吞吐量的数据积压系统使用的收获的能量，对于所有类型（均匀，非均匀，独立，相关（即马尔可夫）等）。EH流程。能量被假定为存储在节点电池中的损耗，直到存储容量（无限容量的情况下也被考虑）。这个问题是在有限和无限的问题视野。提出了一种低复杂度的策略UROP（Uniformizing Random Ordered Policy），并证明了其近似最优性。数值算例表明，在合理的电池容量下，UROP以近乎完美的效率使用到达的能量。由于该问题是一个具有平均报酬准则的不安分多臂强盗（RMAB）问题，因此UROP可能比通信网络有更广泛的应用领域。
2014-01-02 cs.IT math.IT
Downlink User Association and Uplink Scheduling for Energy Harvesting Users in Software-Defined Mobile Networks
在本文中，我们考虑一个异构网络，其中包括一个宏基站和一些微微基站利用大规模MIMO和MIMO技术，分别。采用中央软件定义移动网络（SDMN）控制器，以提供用户关联和能量调度。用户被认为是电池有限的，并且能够同时进行无线信息和功率传输（SWIPT），以便收获能量并解决能量短缺问题。这些用户从下行链路中的接收信号中获取能量，并通过其上行链路通信消耗能量。本文通过引入一个合适的效用函数，联合优化网络的总速率和所收获的能量来处理下行链路用户关联。在这方面，经由下行链路优化阶段计算每个用户的最优用户关联和功率分割因子。然后，将上行链路调度过程定义为在每个时间点选择最佳用户进行数据传输，并通过求解李雅普诺夫漂移加惩罚函数优化其发射功率。仿真结果提供，以确认所提出的算法相比，以前的用户关联和上行链路调度方法在用户之间提供公平性和电池管理方面的最优性。
2018-02-10 cs.IT math.IT
Multi-User Opportunistic Beamforming using Reconfigurable Surfaces
多用户（MU）分集通过在其信道接近其峰值时调度用户进行传输来产生和速率增益。在基站（BS）处用于调度所需的唯一信息是用户的信噪比（SNR）。MU分集增益在具有视线（LoS）信道分量和/或空间相关性的环境中受到限制。为了补救这一点，以前的作品已经提出了机会波束成形（OBF），使用多个天线在BS发送相同的信号，由时变增益调制，在每个时隙的最佳用户。在本文中，我们提出了可重构表面（RS）辅助OBF增加的范围内的信道波动在单天线广播信道（BC），机会调度（OS）策略实现的总和速率容量。RS被抽象为被动反射元件的阵列，并且是哑的，在这个意义上，它只在入射电磁波上引起随机相移，而不需要任何信道状态信息。我们开发的总和速率缩放定律下瑞利，莱斯和相关瑞利衰落，并表明，RS辅助OBF只有一个单天线BS优于多天线BS辅助OBF。我们还将我们的结果扩展到OFDMA系统和多天线BC。
2019-12-15 cs.IT eess.SP math.IT
Delay Optimal Scheduling for Energy Harvesting Based Communications
近年来，绿色通信引起了越来越多的研究兴趣。源节点配备可充电电池，可以从周围环境中获取能量，并依靠这种免费的可再生能源来传输数据包。然而，由于来自收获的可用能量的不确定性，如果源总是等待收获的能量，则可能引起不可容忍的大延迟和分组丢失。为了克服这个问题，一个可靠的能源（RES）可以采取及时交付积压的数据包。在本文中，我们研究了由容量有限的电池和一个RES一起存储收集的能量的突发通信链路的延迟最优调度问题。所提出的调度方案优先使用收集的能量，并在必要时基于数据和能量共享过程诉诸RES，具有来自RES的平均功率约束。通过二维马尔可夫链建模和线性规划公式，我们导出最优的基于阈值的调度策略以及相应的传输参数。我们的研究包括三个示例性的情况下，捕捉数据包到达过程和能量收集能力之间的一些重要关系。我们的理论分析证实了仿真结果。
2013-08-23 cs.ET cs.IT math.IT
Energy Harvesting Cooperative Networks: Is the Max-Min Criterion Still Diversity-Optimal?
研究了一个具有M个源-目的节点和一个中继节点的能量收集协作网络，其中中继节点只调度m个用户对进行传输.对于m = 1的特殊情况，所解决的调度问题等价于具有一个SD对和M个中继的场景的中继选择。在传统的协作网络中，最大最小选择准则被认为是一种分集最优的中继选择和用户调度策略。本文的主要贡献是表明，使用的最大-最小准则将导致损失的多样性增益的能量收集合作网络。特别是当只有一个用户被调度时，分析结果表明，通过最大最小准则实现的分集增益仅为（M+1）/2，远小于最大分集增益M。最大最小准则遭受这种多样性损失，因为它没有反映这样一个事实，即在能量收集网络中，源中继信道比中继目的地信道更重要。受此启发，一些用户调度方法量身定制的能量收集网络的发展和他们的性能进行了分析。仿真结果证明了开发的分析结果的准确性，并促进性能比较。
2014-03-03 cs.IT math.IT
Accumulate then Forward: An Opportunistic Relaying Protocol for Wireless-Powered Cooperative Communications
研究了一个由信源、信宿和多天线解码转发中继组成的无线供电协作通信网络。我们认为继电器是一个无线供电的节点，没有外部电源，但它配备了一个能量收集（EH）单元和一个可充电电池，这样它就可以从源广播的射频信号中收集和积累能量。通过充分结合EH功能的中继，我们开发了一个机会的中继协议，称为积累，然后转发（ATF），考虑WPCCN。然后，我们采用离散马尔可夫链模型的动态充电和放电行为的继电器电池。在此基础上，我们推导出一个封闭形式的表达式所提出的ATF协议的确切中断概率。数值结果表明，ATF方案可以优于直接传输的一个，特别是当中继的信息转发所消耗的能量量进行了优化。
2016-06-16 cs.IT math.IT
Finite Horizon Energy-Efficient Scheduling with Energy Harvesting Transmitters over Fading Channels
在本文中，能量有效的传输方案，实现最大的吞吐量在有限的时间间隔内的问题设置，包括能量收获，数据到达和信道变化进行了研究。我们的目标是以一种有利于良好的在线解决方案的方式来表达离线最优策略。我们表示任何吞吐量最大化的能源效率的离线时间表（EE-TM-OFF）明确的水位。这允许使用相关联的离线水位的估计来对发射功率和速率决策进行每时隙实时评估。为了计算在线功率水平，我们构造了一个随机动态规划，将离线最优解作为一个随机过程。我们引入了“立即填充”度量，它提供了一个下界的任何在线政策的效率相对于相应的最佳离线解决方案。这种方式获得的在线算法表现出接近离线最优的性能，不仅从长远来看，而且在短期的问题视野，认为他们适合于实际应用。
2017-02-21 cs.IT math.IT
Optimal Scheduling for Energy Harvesting Transmitters with Hybrid Energy Storage
我们考虑数据传输的能量收集发射机，它具有一个混合的能量存储单元组成的一个非常有效的超级电容器（SC）和一个低效的电池。SC具有用于能量存储的有限空间，而电池具有无限空间。发射器可以选择将收集的能量存储在SC或电池中。能量同时从SC和电池中排出。在这种情况下，我们认为离线吞吐量最大化问题的最后期限在点对点通道。与以前的工作相比，具有有限和无限存储容量的混合储能模型对传输策略施加了一组广义约束。因此，我们表明，该解决方案概括了单个电池，并通过多次应用定向注水算法获得。
2013-05-23 cs.IT cs.NI math.IT
Online energy efficient packet scheduling for a common deadline with and without energy harvesting
在线分组调度的问题，以最大限度地减少所需的传统电网能量传输固定数量的数据包给定一个共同的最后期限。在最后期限内到达的数据包总数是已知的，但数据包到达时间是未知的，并且可以是任意的。所提出的算法试图完成每个数据包的传输，假设所有未来的数据包将在剩余时间内以相等的时间间隔到达。所提出的在线算法被证明具有竞争力的比率是对数的数据包到达的数量。还考虑了混合能源模式，其中除了电网能源之外，还可以通过从可再生能源中提取能源。这里的目标是最大限度地减少电网能源使用。一个适当的修改版本的前一个算法也被证明具有竞争力的比率是对数的数据包到达的数量。
2016-02-04 cs.DS cs.IT math.IT
Federated Learning over Energy Harvesting Wireless Networks
在本文中，部署的联邦学习（FL）的能量收集无线网络中，基站（BS）采用大规模多输入多输出（MIMO）服务于一组独立的能量收集源供电的用户。由于一定数量的用户可能无法参与FL由于干扰和能量的限制，联合能量管理和用户调度问题的FL在无线系统中制定。该问题被表述为一个优化问题，其目标是通过优化用户调度来最小化FL训练损失。为了研究发射功率和调度用户数等因素对训练损耗的影响，首先分析了FL算法的收敛速度。给出该分析结果，用户调度和能量管理优化问题可以被分解、简化和求解。此外，通过考虑多个BS来扩展系统模型。因此，联合用户关联和调度问题的FL在无线系统中进行了研究。最佳用户关联问题的解决使用分支定界技术。仿真结果表明，与标准FL算法相比，所提出的用户调度和用户关联算法可以减少训练损失。
2021-06-16 cs.IT cs.NI math.IT
Asymptotically Optimal Policies for Hard-deadline Scheduling over Fading Channels
研究了一种硬截止期限、机会调度问题，其中$B$比特必须在时变信道的$T$时隙内传输：发射机必须根据当前信道的知识而不知道未来时隙中的信道，以最小化预期传输能量为目标，决定在每个时隙中服务多少比特.为了专注于延迟和衰落的影响，我们假设没有其他数据包被同时调度，没有中断被认为是。我们还假设，调度器可以在容量下传输，其中底层噪声信道是高斯的，使得能量-比特关系是香农型指数函数。没有封闭形式的最优策略的解决方案是已知的这个问题，这是自然地制定为一个有限的地平线动态规划，但三种不同的政策被证明是最佳的限制制度，$T$是固定的和$B$是大的，$T$是固定的和$B$是小的，其中$B$和$T$同时被带到无穷大。此外，相对于非机会性（即，信道盲）等比特策略。
2009-06-30 cs.IT math.IT
Online Ski Rental for ON/OFF Scheduling of Energy Harvesting Base Stations
小小区基站（SBS）与传统宏小区基站的共存是提高蜂窝网络容量和覆盖的一种有前途的方法。然而，通过病毒式部署SBS来增加网络密度会显著增加能耗。为了减少对不可持续能源的依赖，可以采用完全依赖能量收集的自供电SBS。由于能量到达的不确定性和能量存储系统的有限容量，自供电SBS必须智能地优化其ON和OFF调度。本文研究了在能量收集不确定性条件下，以最小化网络的能量消耗和传输时延组成的运营成本为目标的自供电基站的开/关调度问题.对于原问题，我们证明了一个算法可以解决这个问题的说明性的情况下。为了降低原问题的复杂性，提出了一个近似。为了解决近似问题，滑雪租赁框架，一个强大的在线优化工具，提出了一种新的方法。使用这种方法，每个SBS可以有效地自主决定其ON/OFF时间表，而无需任何关于未来能量到达的先验信息。通过竞争分析，提出了确定性在线算法（DOA）和随机化在线算法（ROA）。在近似问题中，ROA可以达到最优的竞争比。仿真结果表明，与基线方法相比，ROA可以产生性能增益达到15.6%，减少SBS的总能耗和高达20.6%，在每SBS网络延迟减少。结果揭示了影响SBS的ON时间的基本方面，同时表明，与基线方法相比，拟议的ROA可以降低高达69.9%的总成本。
2017-03-11 cs.IT math.IT
Opportunistic Scheduling Using Statistical Information of Wireless Channels
针对最大权重调度器依赖瞬时CSI导致权重收敛慢的问题，本文利用SNR均值和方差构建权重优化并提出迭代求解及在线自适应架构，显著减少时隙开销并提升平均速率。
2024-02-13 cs.IT cs.NI eess.SP
Battery-aware Cyclic Scheduling in Energy-harvesting Federated Learning
Linköping University（林雪平大学）
针对能量收集联邦学习系统中客户端因能源限制导致可用性波动的问题，提出FedBacys电池感知框架，通过聚类客户端并按电池电量循环调度其参与，减少冗余计算与能耗，提升学习稳定性，在非独立同分布数据和低充电频率下仍具鲁棒性。
2025-04-16 cs.IT cs.LG math.IT
