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Distributed optimization in wireless networks using broadcast advantage

机译:利用广播优势的无线网络中的分布式优化

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摘要

In this paper, we consider cross layer optimizationudin wireless networks with wireless broadcast advantage,udfocusing on the problem of distributed scheduling of broadcastudlinks. The wireless broadcast advantage is most usefuludin multicast scenarios. For a multicast scenario, we give audsubgradient algorithm for distributed joint congestion control,udnetwork coding and session scheduling, which however requiresudcentralized link scheduling. Under the primary interferenceudmodel, link scheduling problem is equivalent to a maximumudweighted hypergraph matching problem that is NP-complete.udTo solve the scheduling problem distributedly, locally greedyudand randomized approximation algorithms are proposed andudshown to have bounded worst-case performance. With randomudnetwork coding, we obtain a fully distributed cross-layer design.udNumerical results show promising throughput gain using theudproposed algorithms, and surprisingly, in some cases evenudwith less complexity than cross-layer design without broadcastudadvantage.
机译:在本文中,我们考虑跨层优化 udin无线网络具有无线广播的优势, ud着重于广播 udlink的分布式调度问题。无线广播优势是最有用的 udin多播方案。对于多播场景,我们给出了一个 udsubgradient算法,用于分布式联合拥塞控制, udnetwork编码和会话调度,但是需要 udcentized链路调度。在主要干扰 udmodel下,链接调度问题等效于最大 udweighted超图匹配问题,该问题是NP完全的。 ud为了分布式地解决调度问题,提出了局部贪婪 udand随机近似算法,并且已发现为最坏边界案例表现。通过随机 udnetwork编码,我们可以获得完全分布式的跨层设计。 udNum的结果表明,使用 ud提议的算法可以提高吞吐量,令人惊讶的是,在某些情况下,其复杂度甚至比没有广播 dadvantage的跨层设计要小。

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