CAREER: Towards Context-Aware, Self-Organizing Wireless Small Cell Networks
职业:迈向情境感知、自组织无线小型蜂窝网络
基本信息
- 批准号:1460316
- 负责人:
- 金额:$ 34.24万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Continuing Grant
- 财政年份:2014
- 资助国家:美国
- 起止时间:2014-08-15 至 2018-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Providing seamless, high quality wireless service anytime and anywhere requires substantial structural changes in today's macro-cellular networks. One such change, introducing small cell base stations, is seen as a highly promising solution. However, it requires meeting fundamental challenges: 1) nodes? self-organization, 2) network heterogeneity, and 3) high sensitivity of resource allocation to the system parameters. The proposed research addresses these challenges by exploring a dimension that has often been overlooked: the user's context. To achieve this goal, first, machine learning techniques are proposed to extract context from three dimensions: device, geo-location, and social metrics. Then, context-aware resource management schemes are developed by advancing novel techniques from matching theory - a powerful tool from economics and game theory. Subsequently, the learned context is leveraged to devise cooperative small cell models using new tools from coalitional game theory. Comprehensive evaluation is done via testbed implementation and software simulations. The developed analytical tools will lay the foundations of context-aware, self-organizing small cell networks and will impact multiple disciplines such as communications, game theory, and social sciences. The generated results will provide fresh ideas for developing new small cell products. The research is fully integrated into the educational plan via incorporation in new and existing courses as well as training students via mentoring, participation in testbed development, and internships at industrial labs. A developed small cell educational tool will foster this integration via new hands-on activities and demonstrations to the community. Specialized outreach activities will contribute to increasing the participation of minority high school students in science and engineering.
随时随地提供无缝、高质量的无线服务需要对当今的宏蜂窝网络进行重大结构性改变。其中一项变革是引入小型蜂窝基站,被视为一种非常有前途的解决方案。然而,它需要满足基本的挑战:1)节点?自组织,2)网络异构性,3)资源分配对系统参数的高度敏感性。拟议的研究通过探索一个经常被忽视的维度来解决这些挑战:用户的上下文。为了实现这一目标,首先,提出机器学习技术从三个维度提取上下文:设备、地理位置和社交指标。然后,通过改进匹配理论(经济学和博弈论的强大工具)中的新技术,开发了上下文感知资源管理方案。随后,利用所学到的上下文,使用联盟博弈论中的新工具来设计协作小基站模型。通过测试台实施和软件模拟来完成综合评估。开发的分析工具将为上下文感知、自组织小蜂窝网络奠定基础,并将影响通信、博弈论和社会科学等多个学科。生成的结果将为开发新的小基站产品提供新的想法。该研究通过纳入新的和现有的课程以及通过指导、参与测试平台开发和工业实验室实习来培训学生,从而完全融入到教育计划中。开发的小细胞教育工具将通过新的实践活动和向社区进行演示来促进这种整合。专门的外展活动将有助于增加少数族裔高中生对科学和工程的参与。
项目成果
期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Resource Management for Wireless Virtual Reality: Machine Learning Meets Multi-Attribute Utility
无线虚拟现实的资源管理:机器学习满足多属性实用程序
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- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Mingzhe Chen;W. Saad;Changchuan Yin
- 通讯作者:Changchuan Yin
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- DOI:10.1109/tcomm.2018.2850303
- 发表时间:2018-01
- 期刊:
- 影响因子:8.3
- 作者:Chen, Mingzhe;Saad, Walid;Yin, Changchuan
- 通讯作者:Yin, Changchuan
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- 影响因子:9.3
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Standard Grant
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$ 34.24万 - 项目类别:
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Discovery Grants Program - Individual