Resource Allocation for Outdoor-to-Indoor Multicarrier Transmission with Shared UE-side Distributed Antenna Systems
在本文中，我们研究的资源分配算法设计下行链路多载波传输与共享用户设备（UE）侧的分布式天线系统（SUDAS），利用授权和未授权的频带，以提高系统的吞吐量。联合UE选择和收发器处理矩阵设计被公式化为用于最大化端到端系统吞吐量（比特/秒）的非凸优化问题。为了获得一个易于处理的资源分配算法，我们首先表明，最佳的发射机预编码和接收机后处理矩阵联合对角化的端到端的通信信道。随后，优化问题被转换为多个并行通道的标量优化问题，这是通过使用渐近最优迭代算法来解决。仿真结果表明，所提出的资源分配算法的SUDAS实现了良好的系统性能，并提供了空间复用增益的单天线UE。
2015-01-09 cs.IT math.IT
Combined shared/dedicated resource allocation for Device-to-Device Communication
设备到设备（D2 D）通信是增强当代蜂窝网络的频谱效率和网络吞吐量的有效技术。通常，利用D2 D的用户重用与通过基站通信的普通蜂窝用户（CUE）相同的无线电资源。这种模式称为共享模式。另一个选项是在所谓的专用模式中专门为D2 D用户专用特定量的资源。在本文中，我们提出了新的组合共享/专用资源分配方案，使D2 D用户同时利用两种模式下的无线电资源。为此，我们提出了一个基于图论的有效的资源分配的框架。在该框架内，导出蜂窝用户与D2 D用户之间以及各个D2 D用户之间的邻域关系以形成图。然后，将图分解为子图以识别可以被其他用户重用的资源，使得D2 D用户的容量最大化。结果表明，当与仅在共享或专用模式之间选择的方案相比时，总和D2 D容量从1.67倍增加到2.5倍（取决于D2 D用户的密度）。
2017-11-06 cs.IT math.IT
Distributed Power Allocation for Coordinated Multipoint Transmissions in Distributed Antenna Systems
研究了分布式天线系统中协作多点传输的分布式功率分配问题。传统的基于对偶的优化技术不能直接应用于该问题，因为CoMP传输的可达速率相对于传输功率的非严格的可达性导致局部功率分配子问题具有非唯一的最优解。我们提出了一种分布式功率分配算法来解决这个非严格的分配困难。该算法只需要服务于同一用户的相邻基站之间的本地信息交换，因此随着网络规模的增长是可扩展的。该算法的步长参数仅由本地用户访问关系（即，每个天线所服务的用户的数量），但不依赖于信道系数。因此，该算法的收敛速度对不同的信道衰落系数具有很强的鲁棒性。我们严格证明了该算法收敛到功率分配问题的最优解。仿真结果证明了所提出的功率分配算法的有效性。
2013-04-25 cs.IT math.IT
Distributed Power Allocation in Multi-User Multi-Channel Relay Networks
这篇论文已被作者撤回，因为他们认为暂时不适合发表这篇论文。
2010-08-31 cs.IT math.IT
Worst-Case Robust Distributed Power Allocation in Shared Unlicensed Spectrum
研究了在共享非授权频谱中，当对每个接收机的归一化干扰不确定时，自私的发射机-接收机对的非合作全分布式功率分配问题。在一个凸集上，将每个不确定参数用其标称（估计）值与一个有界可加误差之和来建模，并证明了分配的功率总是收敛于其均衡，称为鲁棒纳什均衡（RNE）.在有界且对称的不确定性区域的情况下，我们证明了每个用户的功率分配问题被简化，并且可以以分布式的方式来求解。给出了RNE唯一性和分布式算法收敛性的条件，并证明了当RNE唯一时，分布式算法的总吞吐量（社会效用）小于NE处的吞吐量.我们还发现，对于多个RNE，在一个RNE处的社会效用可能比在对应的NE处的高，并证明了这是由于用户在RNE处的带宽正交使用引起的。 计算机仿真结果验证了理论分析的正确性.
2011-07-13 cs.IT math.IT
Power Allocation and Scheduling for Two-Cell Distributed Interference Subtraction System
本文研究了两小区分布式干扰抵消系统中的功率分配和调度问题。通过在一个接收端消除干扰和分析目标函数的单调性，我们的关键结果是解耦的功率分配和调度的最优性损失。仿真结果表明，我们提出的算法的开环功率分配与非合作的比例公平调度的显着收益。
2017-04-21 cs.IT cs.NI math.IT
Resource Allocation in Shared Spectrum Access Communications for Operators with Diverse Service Requirements
在本文中，我们研究了共享频谱接入通信系统中的运营商间频谱共享和运营商内资源分配，并提出了有效的动态解决方案，以解决运营商间和运营商内资源分配优化问题。对于运营商间的频谱共享，我们提出了两个称职的方法，即子载波增益为基础的共享和分段为基础的共享，进行公平和灵活的分配的运营商之间的可用共享频谱受到一定的明确定义的共享规则，业务需求和信道传播特性。已经发现基于子载波增益的频谱共享方案在实现的吞吐量方面更有效。然而，基于分段的共享在计算复杂性方面更有吸引力。对于运营商内部的资源分配问题，考虑了用户服务需求不同的情况下的资源分配问题，其中运营商同时支持具有时延约束和无时延约束服务需求的用户。该优化问题是一个非凸的混合整数非线性规划问题，计算量非常大，且复杂度随着整数变量的数量呈指数增长。我们提出了不太复杂和有效的次优解的基础上制定精确线性化，线性逼近和凸化技术的非线性和/或非凸的目标函数和约束。广泛的仿真性能分析已经进行了验证所提出的解决方案的效率。
2017-08-15 cs.IT math.IT
On Distributed Storage Allocations for Memory-Limited Systems
在本文中，我们考虑分布式分配问题的内存约束限制。首先，我们对文献[1]中的最优对称分配问题提出了一个易于处理的松弛方法。近似的问题是基于Q-误差函数，其解决方案接近初始问题的解决方案，在网络中的存储节点的数量的增长。其次，利用这种放松，我们能够制定和解决问题的存储空间有限的DSS存储和任意内存配置文件的存储分配。最后，我们讨论了扩展到多个数据对象的情况下，存储在DSS。
2015-04-16 cs.IT math.IT
Energy Efficient Distributed Worst Case Robust Power Allocation in Massive MIMO
本文提出了一种大规模多输入多输出（MIMO）系统中能量有效的分布式最坏情况鲁棒功率分配算法。我们假设一个有界的信道状态信息（CSI）错误和所有的信道位于一些有界的不确定性区域。该问题被表述为具有无穷约束的最大-最小问题。首先利用三角形和Cauchy-Schwarz不等式求解内问题，然后利用分式规划和逐次凸逼近（SCA）技术将问题转化为凸优化问题。最后通过分配的方法得到发射功率的封闭形式。仿真结果证明了算法的收敛性和鲁棒性。此外，在仿真结果中示出了具有最大能量效率的发射天线的适当数量。
2019-01-02 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed Resource Allocation Algorithm Design for Multi-Cell Networks Based on Advanced Decomposition Theory
在这封信中，我们研究下行链路多小区协作OFDMA无线网络的资源分配，其中功率分配和子载波调度联合优化。针对各基站在功率约束条件下协作小区最小用户速率（WSMR）加权和最大化的问题，提出了一种基于改进分解方法的分布式资源分配算法，该算法复杂度低，收敛速度快，适合实际应用。仿真结果表明，所提出的分散式算法提供了显着的吞吐量增益与较低的计算成本相比，现有的计划。
2012-09-15 cs.IT math.IT
Heterogeneously-Distributed Joint Radar Communications: Bayesian Resource Allocation
由于频谱资源的稀缺性，雷达与无线通信的共存成为近年来的研究热点。在众多的应用场景中，异构分布式雷达-通信系统因其灵活性和与现有体系结构的兼容性而具有广阔的应用前景。在本文中，我们专注于一个异构的雷达和通信网络（HRCN），它包括各种通用的雷达多目标跟踪（MTT）和无线通信的多个用户。我们的目标是提高MTT性能，并保持良好的吞吐量水平的通信用户通过一个精心设计的资源分配。该问题被制定为一个贝叶斯Cramér-Rao界（CRB）的最小化资源预算和吞吐量的限制。制定的非凸问题解决的基础上交替下降上升的方法。数值结果表明，这种异构网络的建议分配方案的有效性。
2022-03-04 cs.IT eess.SP math.IT
Memory Allocation in Distributed Storage Networks
我们考虑的问题，分布在网络中的存储节点的存储预算是有限的，但至少等于文件的大小的文件。我们首先生成$T$编码的符号（从文件），然后将其分布在节点之间。我们调查的最佳分配的$T$编码的数据包的存储节点，使重建的文件，通过使用任何$r$出$n$节点的概率最大化。由于编码数据包的最优分配一般很难找到，我们找到另一个目标函数，它很好地逼近原始问题，但更容易优化。我们找到了最佳的对称分配的所有编码冗余约束使用等价的近似问题。我们还研究了随机图中的最优分配问题。最后，我们提供模拟来验证理论结果。
2010-05-28 cs.IT math.IT
Auction-Based Distributed Resource Allocation for Cooperation Transmission in Wireless Networks
协作传输利用无线信道的广播特性，可以大大提高通信系统的性能。大多数以前的工作资源分配的合作传输是基于集中式控制。在本文中，我们提出了两个份额拍卖机制，信噪比拍卖和功率拍卖，分布式协调用户之间的资源分配。我们证明了拍卖结果的存在性、唯一性和有效性。特别地，SNR拍卖导致用户之间的公平资源分配，并且功率拍卖实现接近于有效分配的解决方案。
2007-08-04 cs.IT math.IT
Distributed Multi-User Wireless Charging Power Allocation
无线充电使便携式设备能够永久拔下电源。由于其传输功率低、传输效率低，与无线通信网络中的数据传输相比，它需要更长的时隙来对用户进行计费。此外，每个用户的需求的紧迫性需要考虑的功率分配。因此，新的算法是必不可少的无线功率分配在多用户无线充电网络。在本文中，这个问题被制定为一个静态的非合作博弈。研究表明，存在唯一的纳什均衡，即无线充电网络的静态。提出了一种分布式功率分配算法来计算博弈的纳什均衡。本文的主要结果包括严格的分布式功率分配算法的分析。该算法被证明是收敛到纳什均衡的游戏与指数收敛速度的任意初始值同步调度。此外，分布式算法也是收敛的通信延迟和数据包丢失的异步调度保证。数值仿真证明了分析的正确性，并证明了算法的快速收敛性和对同步调度的鲁棒性。
2018-01-21 cs.IT math.IT
Distributed Power Allocation Strategies for Parallel Relay Networks
我们考虑一个源-目的地对辅助并行再生解码和转发中继操作在正交信道。我们研究分布式功率分配策略，该系统的有限的信道状态信息在源和中继节点。首先，我们提出了一个分布式决策机制，每个中继单独作出决定是否转发的源数据。决策机制要求每个中继，能够解码的信息，从源比较其中继到目的地的信道增益与给定的阈值。我们确定的最佳分布式功率分配策略，最大限度地减少总发射功率，同时提供一个目标的信号-噪声比在目标中断概率的目的地。该策略决定了源功率的最佳选择以及继电器的阈值。接下来，我们考虑两种更简单的分布式功率分配策略，即源功率和中继阈值固定的被动源模型，以及仅允许一个中继转发源数据的单中继模型。这些模型的动机的限制，可用的信道状态信息，以及易于实现相比，最佳的分布式策略。仿真结果证明了所提出的分布式功率分配方案的性能。具体而言，我们观察到显着的功率节省与随机中继选择相比，所提出的方法。
2008-01-03 cs.IT math.IT
Rate and power allocation under the pairwise distributed source coding constraint
研究了在成对分布式信源编码约束下传感器网络的速率和功率分配问题。对于无噪声的源-终端信道，我们表明，最小和速率分配可以通过找到一个最小的重量树形在一个适当定义的有向图。对于正交噪声源-终端信道，最小和功率分配可以通过在混合图中找到最小权重匹配森林来找到。数值结果表明，我们的解决方案总是优于以前提出的解决方案。当源相关性高时，增益是相当可观的。
2009-06-09 cs.IT math.IT
On Distributed Storage Allocations of Large Files for Maximum Service Rate
在分布式存储系统中分配（冗余）文件块会影响重要的性能指标，例如文件恢复的概率、数据下载时间或给定数据访问模型下的系统服务速率。本文研究了在存储数据量较大且下载时间不可忽略的情况下的服务速率。我们专注于准统一的存储分配，并提供了两种常见的数据访问模型的服务率分析。我们发现，根据不同的系统参数的最优分配。在下载时间不随数据大小缩放的假设下，情况并非如此，其中最小扩展分配先前被发现是普遍最优的。
2018-08-08 cs.DC cs.IT math.IT
Distributed Resource Allocation Optimization for User-Centric Cell-Free MIMO Networks
针对以用户为中心、无小区、空间分布的多输入多输出（MIMO）网络，提出了两种分布式下行资源分配算法。在这样的网络中，每个用户都由附近的发射机子集提供服务，我们称之为分布式单元或DU。区域中DU的操作由中央单元（CU）控制。我们的第一个方案是在DU上实现的，而第二个方案是在控制这些DU的CU上实现的。我们定义了一个混合服务质量度量，使分布式优化系统资源的比例公平的方式。具体来说，我们的算法执行用户调度，波束成形，功率控制，同时考虑信道估计误差。重要的是，我们的算法不需要DU（CU）之间的信息交换的DU分布式（CU分布式）系统，同时也顺利收敛。我们的研究结果表明，我们的CU分布式系统提供了1.3至1.8倍的网络吞吐量相比，DU分布式系统，在复杂性和前传负载略有增加，并大幅提高了基准计划，如本地迫零。我们还分析了由CU分布式系统提供的权衡，从而突出了在以用户为中心的无小区网络中部署多个CU的意义。
2021-10-15 cs.IT cs.PF eess.SP
Distributed Storage Allocations for Neighborhood-based Data Access
我们介绍了一个基于邻域的数据访问模型的分布式编码存储分配。存储节点连接在一个通用网络中，数据在本地访问：用户访问随机选择的存储节点，随后查询其邻域以恢复数据对象。我们的目标是找到一个最佳的分配，最大限度地减少整体存储预算，同时确保恢复概率为1。我们发现，这个问题减少到寻找分数支配集的底层网络。此外，我们开发了一个完全分布式的算法，每个存储节点只与它的邻居进行通信，以找到它的最佳存储分配。该算法是基于最近提出的邻近中心方法-一种有效的对偶分解加速对偶梯度法的基础上。我们表明，我们的算法实现了$(1+ε)$ -近似比在$O(d_{\mathrm{max}}^{3/2}/ε)$迭代和每个节点的通信，其中$d_{\mathrm{max}}$是跨节点的最大程度。仿真结果表明了该算法的有效性。
2014-11-11 cs.IT math.IT
Energy Efficiency Optimization for Multi-cell Massive MIMO: Centralized and Distributed Power Allocation Algorithms
研究了下行多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统中的能量效率优化问题。在我们的研究中，利用统计信道状态信息（CSI），以减少信令开销。为了最大化相邻小区之间的最小EE，我们为每个基站（BS）设计发送协方差矩阵。具体来说，优化方案，这个最大-最小EE问题的开发，在集中式和分布式的方式，分别。为了得到发射协方差矩阵，首先求出每个小区中基站的最优发射特征矩阵的封闭形式，并将发射协方差矩阵的设计问题转化为功率分配问题。然后，为了降低计算复杂性，我们利用了问题目标的渐近近似表达式。此外，对于功率分配设计，我们采用最小化最大化方法来解决遍历速率的非凸性，并使用Dinkelbach变换将最大最小分数问题转化为一系列凸优化子问题。为了解决转换后的子问题，我们提出了一个集中式迭代注水方案。为了减少回程的负担，我们进一步开发了一个分布式算法的功率分配问题，这需要有限的小区间信息共享。最后，所提出的算法的性能证明了广泛的数值结果。
2021-05-31 cs.IT eess.SP math.IT
Allocations for Heterogenous Distributed Storage
我们研究的问题，存储在一组数据节点的数据对象，失败独立给定的概率。我们的问题是一个同质存储分配问题的自然推广，其中所有节点具有相同的可靠性，并且自然地激励具有不同类型节点的对等和云存储系统。假设采用最优擦除编码（MDS），目标是找到一个存储分配（即在每个节点中存储多少），以最大限度地提高成功恢复的概率。该问题是一个具有挑战性的组合优化问题。在这项工作中，我们介绍了一个近似框架的基础上大偏差不等式和凸优化。我们提出了两个近似算法，并研究了渐近性能的分配。
2012-02-08 cs.IT math.IT
Distributed Uplink Resource Allocation in Cognitive Radio Networks -- Part I: Equilibria and Algorithms for Power Allocation
频谱管理已被确定为实现认知无线电网络（CRN）技术的关键一步。当前处理CRN中的频谱管理的大多数工作集中于问题的单个任务，例如，频谱感测、频谱决策、频谱共享或频谱移动性。在这篇由两部分组成的论文中，我们认为，对于某些网络配置，联合执行几个任务的频谱管理提高了频谱效率。具体来说，我们的目标是研究在CRN的上行链路资源管理问题，存在多个认知用户（CU）和接入点（AP）。为了最大化其上行链路传输速率，CU必须与合适的AP相关联（频谱决策），并且与其他CU共享由该AP使用的信道（频谱共享）。这些任务显然是相互依存的，如何有效地以分布式方式执行这些任务的问题在文献中仍然是开放的。
2011-02-10 cs.IT math.IT
Optimal Power Allocation for OFDM-Based Wire-Tap Channels with Arbitrarily Distributed Inputs
在本文中，我们研究的功率分配，最大化的保密率的正交频分复用（OFDM）系统在任意分布的输入。考虑到通常假设的高斯输入是不现实的，我们专注于保密系统与更实际的离散分布式输入，如PSK，QAM等，而高斯分布的输入实现的保密率是凹的发射功率，我们已经发现并严格证明，保密率是非凹下的任何离散输入。因此，传统的凸优化方法不再适用。为了解决这个非凹功率分配问题，我们提出了一个有效的算法。其与最优性的差距以$O(1/\sqrt{N})$的速率渐近地消失，并且其复杂度以O（N）的数量级增长，其中$N$是子载波的数量。数值结果说明了所提出的算法的有效性。
2011-08-14 cs.IT math.IT
Limited-Feedback-Based Channel-Aware Power Allocation for Linear Distributed Estimation
研究了无线传感器网络（WSN）融合中心随机参数的分布式最佳线性无偏估计（BLUE）问题。特别地，研究了有限反馈策略在分布式估计中最优功率分配的应用。为了找到未知参数的BLUE估计，FC结合空间分布，线性处理，通过衰落和加性高斯噪声损坏的正交信道接收到的本地传感器的噪声观测。在文献中提出的最优功率分配方案需要从FC到本地传感器的精确的瞬时信道状态信息的反馈。本文提出了一种有限反馈策略，在该策略中，FC设计一个最佳的码本包含最佳的功率分配向量，在迭代离线过程中，基于广义Lloyd算法与修改的失真函数。在观察到信道向量的实现时，FC找到与其对应的最优功率分配向量最接近的码字，并广播码字的索引。然后，每个传感器将使用其最佳量化放大增益发送其模拟观测值。这种方法消除了无限速率的数字反馈链路的要求，是可扩展的，特别是在大型无线传感器网络。
2013-11-28 cs.IT math.IT
Optimal Power Allocation for Distributed Detection over MIMO Channels in Wireless Sensor Networks
在具有无线传感器网络的分布式检测系统中，由于传感器处的干扰和有限的发射器功率以对抗融合中心的接收器处的噪声，传感器与融合中心之间的通信并不完美。在这种不完全通信的情况下如何优化检测性能的问题给分布式检测带来了新的挑战。在本文中，传感器被假定为具有独立的，但不相同分布的意见，和多输入/多输出（MIMO）信道模型包括占传感器和融合中心之间的不完善的通信。不同假设下的检测统计量的分布之间的J-发散被用作性能标准，以提供易于处理的分析。研究了在传感器上具有单个和总发射功率约束的情况下优化性能（以J-发散度为依据），并给出了相应的功率分配方案。有趣的是，所提出的功率分配是两个因素之间的权衡，通信信道质量和本地决策质量。对于正交信道的情况，在一定条件下，功率分配可以通过加权注水算法来解决。仿真结果表明，为了达到相同的性能，在某些情况下，所提出的功率分配只消耗低至25%的总功率所使用的一个平等的功率分配方案。
2007-07-17 cs.IT math.IT
Distributed power allocation for D2D communications underlaying/overlaying OFDMA cellular networks
由于增强总小区吞吐量、降低功耗和增加瞬时数据率的潜力，在预先存在的蜂窝网络之下或之上的设备到设备（D2 D）的实现已经受到很多关注。在本文中，我们提出了一种分布式功率分配方案D2 D OFDMA通信，特别是，我们认为这两种操作模式适合分布式实现：专用和重用模式。所提出的方案解决的问题，最大化用户的总速率受到功率约束，这是已知的非凸的，因此，非常难以精确求解。我们在这里提出了一个新的方法来解决这个众所周知的问题，利用的事实，即权力分配问题可以建模为一个潜在的游戏。利用更好的响应动态下收敛的潜在游戏属性，我们提出了两个完全分布式的迭代算法，一个为每个操作模式考虑，每个用户顺序更新和自主的功率分配。数值结果表明，计算几个不同的用户场景，所提出的方法，收敛到目标函数的局部最大值之一，表现出接近最大可实现的最佳性能，优于文献中提出的其他计划。
2016-09-15 cs.IT math.IT
Optimal Distributed Resource Allocation for Decode-and-Forward Relay Networks
针对具有大量源、中继和目的节点的解码转发（DF）中继网络，提出了一种分布式资源分配算法，用于联合优化功率分配、信道分配和中继选择。众所周知的对偶分解技术不能直接应用于解决这个问题，因为DF中继的可达到的数据率不是严格凹的，并且因此局部资源分配子问题可能具有非唯一解。我们解决了这个非严格的凸性问题，通过使用邻近点方法的思想，它增加了二次项，使目标函数严格凹。然而，近似解在典型的基于对偶的方法上增加了额外的迭代层，这可以显着降低收敛速度。为了解决这个关键的弱点，我们设计了一个快速算法，而不需要这个额外的迭代层，它收敛到最优解。该算法只需要进行局部信息交换，能够很容易地适应网络规模和拓扑结构的变化。我们证明了我们的分布式资源分配算法收敛到最优解。进一步提出了一种信道资源调整方法，为瓶颈链路提供更多的信道资源，实现业务负载均衡。数值结果说明了我们的算法的好处。
2013-02-20 cs.IT math.IT
Distributed Resource Allocation for D2D Multicast in Underlay Cellular Networks
针对底层蜂窝网络中 D2D 多播受同信道干扰且大规模集中优化困难的问题，提出一种低开销、高可扩展性的分布式资源分配方案，并通过仿真验证其吞吐量增益。
2023-09-25 cs.IT cs.NI math.IT
Storage Allocation for Multi-Class Distributed Data Storage Systems
分布式存储系统（DSS）提供了一种可扩展的解决方案，用于可靠地存储来自各种来源的大量数据。这些数据源的异构性通常意味着DSS中存在不同的数据类（类型），每个数据类（类型）都需要不同级别的服务质量（QoS）。因此，需要满足各种QoS要求的高效数据存储和检索过程。本文研究存储分配，即不同类别的数据必须如何分布在DSS的存储节点集上。更具体地说，假设一个概率访问的存储节点，我们的目标是最大化的加权和的数据类的成功数据恢复的概率，当每个类的最低QoS（成功恢复的概率）是有保证的。解决这个优化问题的一般设置是棘手的。因此，我们找到了最佳的存储分配时，每个类的数据是最小的分散在存储节点，即最小分散分配（MSA）。使用上界的最优存储分配的性能，我们表明，最优MSA分配在许多实际情况下接近最优性能。计算机模拟也提出了更好地说明的结果。
2017-01-23 cs.IT math.IT
Inference-Based Distributed Channel Allocation in Wireless Sensor Networks
在单天线、半双工无线传感器网络中，时隙和频率信道的干扰感知资源分配是一个具有挑战性的问题。为这样的任务设计分布式算法进一步使问题复杂化。本文研究了无线传感器网络在给定路由树下的联合时频信道分配问题，使得：a）分配以完全分布式的方式进行，即，在多达两跳的通信内，仅在相邻的WSN终端之间执行信息交换，以及b）简化了潜在干扰终端的检测，并且可以实际实现。该算法将空间、时间、频率和无线电硬件约束印刻到一个循环因子图中，并使用随机化的初始先验信息进行迭代消息传递/循环置信传播（BP）。收敛到一个有效的解决方案的充分条件，在文献中首次，利用拟议的因子图的结构。基于理论研究结果，设计了BP的修改，i）加速收敛到有效解，ii）降低计算成本。仿真结果表明，所提出的分布式算法的吞吐量结果，即使它利用简化的干扰终端集检测。未来的工作可以修改这些限制，使得其他破坏性的无线技术（例如，全双工无线电或网络编码）可以容纳在相同的推理框架内。
2017-03-20 cs.IT math.IT
Distributed Interference-Aware Energy-Efficient Resource Allocation for Device-to-Device Communications Underlaying Cellular Networks
由于频谱重用和用户设备（UE）的有限电池寿命所导致的同信道干扰，设备到设备（D2D）到蜂窝网络中的引入在资源分配设计中提出了许多新的挑战。在本文中，我们提出了一个分布式的干扰感知的能量有效的资源分配算法，以最大限度地提高每个UE的能量效率（EE）受到其特定的服务质量（QoS）和最大传输功率的限制。我们将资源分配问题建模为一个非合作博弈，其中每个参与者都是自私的，希望最大化自己的EE。公式化的EE最大化问题是一个非凸问题，并利用非线性分数规划的性质将其转化为凸优化问题。提出了一种迭代优化算法，并通过计算机模拟进行了验证。
2014-07-22 cs.IT cs.NI math.IT
Symmetric Allocations for Distributed Storage
我们考虑的问题，最优分配一个给定的总存储预算在分布式存储系统。一个源有一个数据对象，它可以编码和存储在一组存储节点上;它可以在每个节点上存储任何数量的编码数据，只要使用的存储总量不超过给定的预算。数据收集器随后尝试通过以某个恒定概率独立地访问每个节点来恢复原始数据对象。通过使用适当的代码，当访问的节点中的数据总量至少是原始数据对象的大小时，成功恢复发生。我们的目标是找到一个最佳的存储分配，最大限度地提高成功恢复的概率。这个优化问题是具有挑战性的，因为它的离散性和非凸性，尽管其简单的配方。对称分配（其中所有非空节点存储相同数量的数据）虽然直观，但可能是次优的;即使我们仅在对称分配上进行优化，问题也不是微不足道的。我们的主要结果表明，对称分配的预算最大限度地分散在所有节点是渐近最优的制度的利益。具体来说，我们推导出一个上界的次优分配，并表明，在指定的制度的性能差距渐近消失。此外，我们明确地找到各种情况下的最佳对称分配。我们的研究结果可以应用到分布式存储系统和其他问题处理的可靠性下的不确定性，包括延迟容忍网络（DTNs）和内容分发网络（CDN）。
2010-07-28 cs.IT math.IT
Distributed Uplink Resource Allocation in Cognitive Radio Networks -- Part II: Equilibria and Algorithms for Joint Access Point Selection and Power Allocation
在本文的第一部分中，我们只研究了频谱共享方面的上述问题，并提出了算法的CU在单个AP网络，以有效地共享频谱。在本文的第二部分中，我们建立在我们以前的理解的单AP网络，并制定了联合频谱决策和频谱共享问题在多AP网络的非合作博弈，其中的一个球员的可行策略包含一个离散变量（AP/频谱决策）和一个连续的向量（多个信道之间的功率分配）。因此，游戏的结构是非常不同的，从大多数非合作频谱管理游戏中提出的文献。我们提供表征的纳什均衡（NE）的这个游戏，并提出了一套新的算法，允许CU分布式和有效地选择合适的AP和共享的渠道与其他CU。最后，我们研究了所提出的算法的性能，以及通过广泛的模拟他们的表现。
2011-02-10 cs.IT math.IT
Distributed Storage Allocations
我们研究的问题分配一个给定的总存储预算在分布式存储系统的最大可靠性。一个数据源有一个数据对象，它将被编码并存储在一组存储节点上;只要使用的存储总量不超过给定的预算，它就可以在每个节点上存储任何数量的编码数据。数据收集器随后尝试通过仅访问存储在节点的随机子集中的数据来恢复原始数据对象。通过使用适当的代码，只要访问的数据总量至少是原始数据对象的大小，就可以实现成功的恢复。我们的目标是找到一个最佳的存储分配，最大限度地提高成功恢复的概率。这个优化问题是具有挑战性的，因为它的组合性质，尽管其简单的配方。我们研究了几个变化的问题，假设不同的分配模型和访问模型。最优分配和最优对称分配（其中所有非空节点存储相同数量的数据）是针对各种情况确定的。我们的研究结果表明，最优分配往往具有非直观的结构，很难指定。我们还表明，根据不同的情况下，编码可能会或可能不会有利于可靠的存储。
2012-06-13 cs.IT math.IT
Distributed Rate Allocation in Inter-Session Network Coding
在这项工作中，我们提出了一个分布式的速率分配算法，最大限度地减少平均解码延迟的多媒体客户端在会话间网络编码系统。我们考虑的情况下，用户被组织在一个网状网络，每个用户请求的内容的一个可用的源。我们提出了一种新的分布式算法，其中网络用户确定的编码操作和分组速率被要求从父结点，使解码延迟最小化的所有客户端。速率分配问题由每个用户解决，每个用户寻求使其子女和其自身的平均解码延迟最小化的速率。由于优化问题是一个先验的非凸的，我们引入了等价的数据包流的概念，它允许估计每个用户需要收集解码的数据包的预期数量。然后，我们将原来的速率分配问题分解成一组凸子问题，这些凸子问题最终结合起来，得到一个有效的近似解的延迟最小化问题。结果表明，该方案消除了瓶颈，并减少了解码延迟所经历的有限的带宽资源的用户。我们使用NS-3网络模拟器验证了我们的分布式速率分配算法在不同的视频流场景中的性能。我们表明，我们的系统是能够利用会话间网络编码的同时交付的视频会话在网络中的路径多样性。
2013-09-20 cs.IT cs.NI math.IT
Power Allocation for Distributed BLUE Estimation with Full and Limited Feedback of CSI
研究了无线传感器网络（WSN）融合中心（FC）随机参数分布式最佳线性无偏估计（BLUE）的自适应功率分配问题。一个最佳的功率分配方案，提出了最小化的$L^2$ -范数的矢量的本地发送功率，给定的最大方差的蓝色估计。与基于本地发射功率之和最小化的类似方法相比，该方案导致WSN的寿命增加。所提出的最优功率分配方案的局限性在于，它需要从FC到本地传感器的瞬时信道状态信息（CSI）的反馈，这在大规模WSNs的大多数应用中是不实际的。在本文中，提出了一种有限的反馈策略，消除了这一要求，通过设计一个最佳的码本的FC使用广义劳埃德算法与修改后的失真度量。每个传感器使用其最佳放大增益的量化版本放大其模拟噪声观测，该最佳放大增益由FC接收并用于估计未知参数。
2013-09-14 cs.IT math.IT
A Distributed Power Control and Transmission Rate Allocation Algorithm over Multiple Channels
在本文中，我们考虑多个信道和无线节点与多个收发器。每个节点在每个可用信道上分配一个发射机。对于每个分配的发射机，节点以分布式方式决定传输的功率电平和数据速率，使得满足无线节点的某些服务质量（QoS）需求。更具体地说，我们调查的情况下，在每个通信对的所有信道的平均SINR保持在一定的阈值以上。提出了一种用于每个发射机的联合分布式功率和速率控制算法，该算法动态地调整数据速率以满足每个信道处的目标SINR，并且更新功率电平以允许可变的期望SINR。该算法是完全分布式的，只需要本地干扰测量。所提出的算法的性能示出通过说明性的例子。
2011-10-28 cs.IT math.DS math.IT
Distributed Resource Allocation in 5G Cellular Networks
5G蜂窝无线系统将具有由宏小区、不同类型的授权小小区和D2 D网络组成的多层架构，以频谱高效的方式为具有不同服务质量（QoS）要求的用户提供服务。分布式资源分配和干扰管理是这种多层异构网络的基本研究挑战之一。在本章中，我们考虑基于多层正交频分多址（OFDMA）的蜂窝（例如，5G LTE-A）网络。特别是，我们提出了三种新的方法，分布式资源分配在这样的网络利用稳定的匹配，基于因子图的消息传递，和分布式拍卖的概念。我们说明了每一个关于一个实际的无线电资源分配问题的建模方案。特别地，我们考虑由宏基站（MBS）、一组小小区基站（SBS）和对应的小小区用户设备（SUE）以及D2 D用户设备（DUE）组成的多层网络。存在公共的无线电资源集合（例如，资源块[RB]）可用于网络层（例如，MBS、SBS和DUE）。SUE和DUE使用可用资源（例如，RB和功率电平），只要对宏层造成的干扰（例如，宏用户设备[MUE]）保持低于给定阈值。其次是建模工具的简要理论概述（例如，稳定匹配、消息传递和拍卖算法），我们提出了上述网络设置中资源分配问题的分布式解决方案。我们还提供了一个简短的定性比较方面的各种性能指标，如复杂性，收敛性，算法开销等。
2014-09-08 cs.IT cs.NI math.IT
Distributed Consensus with Finite Message Passing
受动态拓扑网络中分布式资源分配问题的启发，我们研究了有限消息传递的分布式共识。我们首先找到一个充分条件的网络图，没有分布式协议可以保证一个无冲突的分配后，$R$轮的消息传递。其次，我们充分描述了冲突最小化零轮协议的路径图，即随机分配，它划分成小冲突组的图。第三，我们列举了所有的一轮协议的路径图，并表明，最好的一个进一步划分每个较小的群体。最后，我们表明，冲突的数量减少到零，可用资源的数量增加。
2010-06-29 cs.IT math.IT
Joint Power Allocation and Precoding for Network Coding based Cooperative Multicast Systems
针对采用非再生网络编码的2-N-2协作多播系统，提出了两种分别基于发送端统计信道状态信息（CSI）和瞬时s->r CSI的功率分配方案，并分别采用隔离预编码器和分布式预编码器，以获得全分集增益，进一步提高系统性能。最后，我们证明了联合瞬时s-> rCSI的功率分配和分布式预编码器的设计达到最佳性能。
2020-03-16 cs.IT math.IT
Distributed Rate Allocation for Wireless Networks
本文提出了一种分布式算法的速率分配在无线网络中，实现相同的吞吐量区域的最佳集中式算法。这种跨层算法联合执行介质访问控制（MAC）和物理层速率自适应。本文建立了该算法是吞吐量最优的一般速率区域。与开-关调度相比，速率分配通过调度多个速率级别来实现物理层方案的最佳利用。该算法是基于局部长度信息的，具有重要的实用价值。该算法要求每个链路都能确定提高其当前数据速率的全局可行性。在许多类型的网络中，任何一个链路的数据速率主要影响其邻居，并且这种影响随着距离而衰减。因此，当地交易所可以提供确定可行性所需的信息。沿着这些路线，本文讨论了现有的物理层控制消息的潜在用途，以确定可行性。这可以被认为是类似于CSMA（载波侦听多路访问）网络中的载波侦听的技术。该算法的一个重要应用是白空间网络的多频带多无线电吞吐量最优分布式调度。
2010-04-06 cs.IT cs.NI math.IT
An Auction Approach to Distributed Power Allocation for Multiuser Cooperative Networks
本文研究了一种多用户协作的无线网络，以提高网络的整体性能。我们的目标是设计一个最优的分布式功率分配算法，使用户合作，特别是，指导每个用户的传输模式选择和中继选择的决定。我们的算法很好地解释了一个拍卖机制与多个拍卖人和多个投标人。具体来说，在我们提出的框架中，每个用户都充当拍卖人（卖方）和投标人（买方）。每个拍卖人确定自己的交易价格，并将权力分配给投标人，每个投标人选择来自每个拍卖人的需求。通过遵循所提出的分布式算法，每个用户确定为自己的传输保留多少功率，从其他用户购买多少功率，以及为中继其他用户的信号贡献多少功率。我们推导出最优的投标和定价策略，最大限度地提高加权和率的用户。进行了大量的模拟，以验证我们提出的方法。
2012-10-17 cs.GT cs.IT cs.NI
Contextual Information Allocation in Shared-State Cognitive Models: An Information-Theoretic Bound
SOBIN Institute LLC（SOBIN研究所有限公司）
本文研究了单状态本体模型中上下文性的信息论限制，指出在共享状态重用的情况下，上下文信息需由条件互信息下界约束，揭示了子系统经典表示的局限性。
2026-09-24 cs.AI cs.IT math.IT
