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J-GLOBAL ID：201002283034022890   整理番号：10A0286982

遅延に敏感な用途のためのクロスレイヤ最適化における分解原理とオンライン学習

Decomposition Principles and Online Learning in Cross-Layer Optimization for Delay-Sensitive Applications

著者 (2件)： FU Fangwen (Univ. California Los Angeles(UCLA), CA, USA) ,  VAN DER SCHAAR Mihaela (Univ. California Los Angeles(UCLA), CA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 58  号： 3,Pt.1  ページ： 1401-1415  発行年： 2010年03月 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチメディア送信のような,遅延に敏感な応用のための,異機種で,時間的に変化するネットワーク条件に対応する問題解決手法の開発を目標とした。初めに,データユニット(DU)サイズと基礎となるチャネル条件の完全な知識を仮定して,非線形条件付最適化問題を定式化した。面白いことに,この定式化した非線形制限つきクロスレイヤ最適化はいくつかの補助問題と2つの主問題に分解できる。2つの主問題は2つのLagrangeの未定係数法に対応している。各補助問題は与えられた資源価格の1つのDUのためのクロスレイヤ最適化を示している。この提案した分解は,DUのためのクロスレイヤ方式がいかに隣接するDUに影響するかを示している。そして,クロスレイヤ最適化を導いた。

シソーラス用語： 最適化 ,  *分解原理 ,  学習 ,  マルチメディア ,  遅れ ,  チャネル ,  Lagrange乗数法 ,  定式化
準シソーラス用語： *オンライン学習 ,  *クロスレイヤー最適化 ,  チャネル条件 ,  *マルチメディア送信 ,  条件付最適化 ,  遅延 ,  非線形

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 遅延 ,  用途 ,  クロスレイヤ最適化 ,  分解原理 ,  オンライン学習