Abstract-We formulate the resource and power assignment problem of maximizing the spectral efficiency of a wireless system subject to user satisfaction constraints in the multiservice scenario. We show that although this optimization problem is nonlinear, it can be converted to an integer linear program. In this way, standard techniques can be used to obtain the optimal solution. Motivated by the high computational complexity of the optimal solution, we propose a fast suboptimal algorithm. Simulation results show that our proposal achieves near-optimal performance in low and medium loads with a much lower computational complexity compared with the algorithm used to obtain the optimal solution. Therefore, our proposed algorithm achieves a good tradeoff between performance and computational complexity. We also show that the addition of adaptive power allocation renders significant performance gains in the considered scenario.Index Terms-Multiservice, quality of service (QoS), rate maximization, resource and power assignment.
Resumo-Motivado pela crescente demanda por maior eficiência no uso dos recursos energéticos em rede móveis, neste trabalho, estudamos o impacto de métricas de Eficiência Energética (EE) no problema de satisfação de Quality of Service (QoS) apresentado em [6] que originalmente teve como objetivo maximizar a eficiência espectral. Formulamos dois problemas: Problema de Minimização da Potência (PMP) e Problema de Maximização da Eficiência Energética (PMEE) que em sua forma original são não lineares. Após algumas manipulações algébricas e inserção de novas variáveis e restrições nos problemas de otimização convertemos os problemas PMP e PMEE para Integer Linear Program (ILP) e Mixed integer linear programming (MILP), respectivamente. Através de simulações computacionais, estudamos o impacto dessas novas métricas de EE no problema em [6]. Verificamos que a solução PMEE apresenta-se como o melhor compromisso em relação a taxa de dados transmitida e economia de potência quando comparada a solução original em [6] e PMP.
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