Quality of service constrained scheduling for massive m2m communications in future cellular networks

Loading...
Thumbnail Image

Date

2018

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Kadir Has Üniversitesi

Research Projects

Organizational Units

Journal Issue

Abstract

Radio resource allocation for massive M2M communications is one of the key problems in next generation cellular networks. Satisfying strict and very diverse quality-of-service requirements increases the hardness of this problem. in this thesis flexible scheduling problem for massive M2M communications is solved considering the physical layer architecture of 5G cellular networks. First envisioned physical layer architectures and waveforms proposed for 5G are investigated and a physical layer architecture model that will allow flexible resource allocation is proposed. Then a flexible radio resource allocation algorithm is proposed based on this model. The performance of the algorithm is shown through extensive simulations.
Büyük çapta M2M haberleşme için radyo kaynak dağıtımı gelecek nesil hücresel ağlarda anahtar problemlerinden biridir. Katı ve çok değişken servis kalitesi gerekliliklerinin sağlanması bu problemin zorluk seviyesini artırmaktadır. Bu tezde, büyük çaplı M2M haberleşmesi için esnek çizelgeleme problemi 5G hücresel ağların fiziksel katman yapısı da göz önüne alınarak çözümlenmektedir. İlk olarak, 5G için önerilen fiziksel katman yapıları ve dalga formları incelenmekte ve esnek kaynak dağıtımına imkan sağlayacak bir fiziksel katman yapısı modeli önerilmektedir. Daha sonra, bu modeli temel alan esnek radyo kaynak dağıtım algoritması öne sürülmektedir. Önerilen algoritmanın performansı kapsamlı simülasyonlarla gösterilmektedir.

Description

Keywords

5G cellular networks, M2M communications, Radio resource allocation, Flexible physical layer, 5G hücresel ağlar, Makineler-Arası-İletişim, Radyo kaynak dağıtımı, Esnek fiziksel katman

Turkish CoHE Thesis Center URL

Citation

WoS Q

Scopus Q

Source

Volume

Issue

Start Page

End Page

Collections