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J-GLOBAL ID：202102218906046406   整理番号：21A0005403

5Gおよびそれ以上における多重化サービス:混合数値学とミニスロットに基づく最適リソース割当【JST・京大機械翻訳】

Multiplexing Services in 5G and Beyond: Optimal Resource Allocation Based on Mixed Numerology and Mini-Slots

著者 (3件)： Marijanovic Ljiljana (Institute of Telecommunications, Vienna University of Technology, Vienna, Austria) ,  Schwarz Stefan (Institute of Telecommunications, Vienna University of Technology, Vienna, Austria) ,  Rupp Markus (Institute of Telecommunications, Vienna University of Technology, Vienna, Austria)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 209537-209555  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： Fifth世代(5G)ニューラジオ(NR)物理層(PHY)は,高度に柔軟なフレームワークを提供することによって多様なユーザとサービス要求にうまく対処するように設計されている。この柔軟性はスケーラブルな栄養学を通して実行可能である。5G NRターゲットは,同じ帯域内のサービス要求の異なる品質で多様なアプリケーションを多重化するので,第3世代パートナーシッププロジェクトは,PHYの適応性を高めるために,混合(マルチ)ニューメロロジーアプローチとミニスロットアプローチを導入した。本論文では,低待ち時間通信の達成に焦点を当てたこれら2つのアプローチを比較した。著者らは,低待ち時間ユーザの待ち時間要求を維持しながら,最良の努力ユーザの達成可能率を最大化することを可能とする最適化問題を提案した。基本的なメトリックスの1つとして達成可能なレート性能を利用して,異なる環境における混合栄養学とミニスロットアプローチの比較を示した。サイクリックプレフィックス(CP)-Orthogonal周波数分割多重化(OFDM)に加えて,著者らは5G技術を超えるポテンシャルとしてユニバーサルフィルタマルチキャリア(UFMC)を採用して,それがCP-OFDMに関して改良を達成することを示した。混合栄養学とミニスロットアプローチの両方のための最適化問題を,整数計画解法によって最初に与えた。大規模シナリオの計算複雑性を減らすために,Dantzig-Wolfe分解法を適用し,提案した最適化定式化の構造を利用することによって,かなり減少した複雑性を有する最適解を達成できることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  最適化問題 ,  整数計画法 ,  *資源割付 ,  計算量 ,  *多重化 ,  通信 ,  応用プログラム ,  待ち時間 ,  定式化 ,  周波数帯 ,  OFDM
準シソーラス用語： 最適解 ,  物理層 ,  サイクリックプレフィックス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 5G ,  多重化 ,  サービス ,  数値 ,  スロット ,  リソース割当