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【2h】

Throughput Optimization in High Speed Downlink Packet Access (HSDPA)

机译:高速下行链路数据包访问中的吞吐量优化(HSDPA)

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摘要

In this paper, we investigate throughput optimizationudin High Speed Downlink Packet Access (HSDPA). Specifically,udwe propose offline and online algorithms for adjustingudthe Channel Quality Indicator (CQI) used by the network toudschedule data transmission. In the offline algorithm, a givenudtarget BLER is achieved by adjusting CQI based on ACK/NAKudhistory. By sweeping through different target BLERs, we canudfind the throughput optimal BLER offline. This algorithm couldudbe used not only to optimize throughput but also to enable fairudresource allocation among mobile users in HSDPA. In the onlineudalgorithm, the CQI offset is adapted using an estimated shortudterm throughput gradient without specifying a target BLER. Anudadaptive stepsize mechanism is proposed to track temporal variationudof the environment. We investigate convergence behaviorudof both algorithms. Simulation results show that the proposedudoffline algorithm can achieve the given target BLER with goodudaccuracy. Both algorithms yield up to 30% HSDPA throughputudimprovement over that with 10% target BLER.
机译:在本文中,我们研究吞吐量优化 udin高速下行链路分组访问(HSDPA)。具体来说,我们建议使用离线和在线算法来调整网络使用的信道质量指示符(CQI),以调度数据传输。在离线算法中,通过基于ACK / NAK udhistory调整CQI来实现给定 udtarget BLER。通过浏览不同的目标BLER,我们可以离线找到最佳吞吐量的BLER。该算法不仅可以用于优化吞吐量,还可以在HSDPA中的移动用户之间实现公平的/无资源的分配。在在线算法中,使用估计的短期吞吐量梯度来调整CQI偏移,而无需指定目标BLER。提出了一种自适应步长调整机制来跟踪环境的时间变化 ud。我们研究两种算法的收敛行为。仿真结果表明,本文提出的 udoffline算法可以很好地达到目标BLER的要求。与目标BLER为10%时相比,这两种算法均可产生高达30%的HSDPA吞吐量改进。

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