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Maximizing Fairness for Resource Allocation in Heterogeneous 5G Networks

机译:最大化异构5G网络中资源分配的公平性

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摘要

In this article, we first formulate the joint resource allocation, interference minimization, user-level, and cell-level fairness for maximum resource reuse in 5G heterogeneous small cell networks as an NP-hard problem. We then propose three algorithms-centralized, distributed, and randomized distributed algorithms-to efficiently solve the formulated resource allocation problem while minimizing interference, maximizing fairness, and resource reuse. Through extensive real data analysis and network simulations, we show that our proposed solutions outperform state-of-the-art schemes, namely interfering model (INT) and distributed random access (DRA), for both low and high-density 5G networks.
机译:在本文中,我们首先制定用于最大资源重用的联合资源分配,干扰最小化,用户级和细胞级公平,以便在5G异构的小型电池网络中作为NP难题。然后,我们提出了三种集中,分布式和随机分布式算法 - 以有效地解决了配制的资源分配问题,同时最大限度地减少干扰,最大化公平性和资源重用。通过广泛的实际数据分析和网络仿真,我们表明我们所提出的解决方案优先于最先进的方案,即干扰模型(INT)和分布式随机接入(DRA),用于低密度5G网络。

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