Abstract-Vi föreslår en kvalitet-av-tjänst (QoS) driven kraft och hastighet anpassningssystem för flerkanaliga kommunikationssystem över trådlösa länkar. I synnerhet använder vi flerkanalskommunikation för att modellera de konceptuella arkitekturerna för antingen mångfald eller multiplexsystem, som spelar en grundläggande roll i den fysiska utvecklingen av mobila trådlösa nätverk. Genom att integrera informationsteorin med begreppet effektiv kapacitet syftar vårt föreslagna system till att maximera flerkanalssystems genomströmning med en given fördröjnings-QoS-begränsning. Inom ramen för konvex optimering utvecklar vi optimala anpassningsalgoritmer. Våra analyser visar att när QoS-begränsningen lossnar konvergerar den optimala energistyrningspolitiken till det välkända vattenfyllningssystemet, där Shannon-kapaciteten (eller ergodisk) kan uppnås. Å andra sidan, när QoS-begränsningen blir sträng, konvergerar den optimala politiken till systemet som arbetar med konstant hastighet (dvs. noll-utmatningskapacitet), som, genom att endast använda ett begränsat antal underkanaler, närmar sig Shannon-kapaciteten. Denna observation innebär att den optimala effektiva kapacitetsfunktionen minskar från ergodisk kapacitet till noll-utmatningskapacitet i takt med att QoS-begränsningen blir strängare. Till skillnad från enkanalskommunikationen, som måste handla bort genomströmningen för QoS-avsättningar, kan flerkanalskommunikationen uppnå både hög genomströmning och sträng QoS samtidigt. Index Terms-Mobile trådlösa nätverk, quality-of-service (QoS), effektiv kapacitet, informationsteori, konvex optimering, mångfald, multiplexing, multicarrier, flera ingång multipel utgång (MIMO), cross-layer design och optimering.
Kraft- och hastighetsanpassning med effektiva kapacitetsdrivna tjänsters kvalitet beaktas i REF.
Quality-of-service driven power and rate adaptation for multichannel communications over wireless links
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}