Radio Resource
라디오 리소스
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Radio Resource sentence examples within radio access network
Consider a Fog Radio Access Network (FRAN) in which a cloud base station (CBS) is responsible for scheduling user-equipments (UEs) to a set of radio resource blocks (RRBs) of Fog Access Points (F-APs) and for allocating power to the RRBs.
클라우드 기지국(CBS)이 사용자 장비(UE)를 Fog 액세스 포인트(F-AP)의 무선 자원 블록(RRB) 세트에 스케줄링하고 RRB에 전원을 공급합니다.
클라우드 기지국(CBS)이 사용자 장비(UE)를 Fog 액세스 포인트(F-AP)의 무선 자원 블록(RRB) 세트에 스케줄링하고 RRB에 전원을 공급합니다.
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The ever-increasing number of machine-type communications (MTC) devices and the limited available radio resources are leading to a crucial issue of radio access network (RAN) congestion in upcoming 5G and beyond wireless networks.
계속해서 증가하는 MTC(Machine Type Communications) 장치와 제한된 가용 무선 자원은 다가오는 5G 및 무선 네트워크를 넘어서는 무선 액세스 네트워크(RAN) 혼잡의 중요한 문제로 이어집니다.
계속해서 증가하는 MTC(Machine Type Communications) 장치와 제한된 가용 무선 자원은 다가오는 5G 및 무선 네트워크를 넘어서는 무선 액세스 네트워크(RAN) 혼잡의 중요한 문제로 이어집니다.
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Radio Resource sentence examples within non orthogonal multiple
In this paper, we investigate stability region of hybrid uplink non-orthogonal multiple access (NOMA) in conjunction with non-cooperative game, where two users independently send packets with transmit power control according to fading channel gain to the same radio resource so that their packets are received at a base station (BS) with one of two target receive powers (TRPs).
본 논문에서는 두 명의 사용자가 페이딩 채널 이득에 따른 송신 전력 제어가 있는 패킷을 독립적으로 동일한 무선 자원에 전송하여 서로 다른 방식으로 서로 연결되도록 하는 비협조 게임과 결합된 하이브리드 상향링크 NOMA(Non-Orthogonal Multiple Access)의 안정성 영역을 조사합니다. 패킷은 두 개의 타겟 수신 전력(TRP) 중 하나로 기지국(BS)에서 수신됩니다.
본 논문에서는 두 명의 사용자가 페이딩 채널 이득에 따른 송신 전력 제어가 있는 패킷을 독립적으로 동일한 무선 자원에 전송하여 서로 다른 방식으로 서로 연결되도록 하는 비협조 게임과 결합된 하이브리드 상향링크 NOMA(Non-Orthogonal Multiple Access)의 안정성 영역을 조사합니다. 패킷은 두 개의 타겟 수신 전력(TRP) 중 하나로 기지국(BS)에서 수신됩니다.
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Being able to accommodate multiple simultaneous transmissions on a single channel, non-orthogonal multiple access (NOMA) appears as an attractive solution to support massive machine type communication (mMTC) that faces a massive number of devices competing to access the limited number of shared radio resources.
단일 채널에서 다중 동시 전송을 수용할 수 있는 NOMA(Non-orthogonal Multiple Access)는 제한된 수의 공유 라디오에 액세스하기 위해 경쟁하는 수많은 장치에 직면하는 대규모 기계 유형 통신(mMTC)을 지원하는 매력적인 솔루션으로 나타납니다. 자원.
단일 채널에서 다중 동시 전송을 수용할 수 있는 NOMA(Non-orthogonal Multiple Access)는 제한된 수의 공유 라디오에 액세스하기 위해 경쟁하는 수많은 장치에 직면하는 대규모 기계 유형 통신(mMTC)을 지원하는 매력적인 솔루션으로 나타납니다. 자원.
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Radio Resource sentence examples within semi persistent scheduling
The sensing-based semi-persistent scheduling (SPS) algorithm is adopted by C-V2X to allocate radio resources dynamically.
C-V2X는 센싱 기반 SPS(Semi-Persistent Scheduling) 알고리즘을 채택하여 무선 자원을 동적으로 할당합니다.
C-V2X는 센싱 기반 SPS(Semi-Persistent Scheduling) 알고리즘을 채택하여 무선 자원을 동적으로 할당합니다.
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For BSM scheduling, decentralized V2X networks utilize sensing-based semi-persistent scheduling (SPS), where vehicles sense radio resources and select suitable resources for BSM transmissions at prespecified periodic intervals termed as Resource Reservation Interval (RRI).
BSM 스케줄링의 경우, 분산형 V2X 네트워크는 감지 기반 SPS(Semi-Persistent Scheduling)를 활용합니다. 여기서 차량은 무선 자원을 감지하고 자원 예약 간격(RRI)이라고 하는 미리 지정된 주기적 간격으로 BSM 전송에 적합한 자원을 선택합니다.
BSM 스케줄링의 경우, 분산형 V2X 네트워크는 감지 기반 SPS(Semi-Persistent Scheduling)를 활용합니다. 여기서 차량은 무선 자원을 감지하고 자원 예약 간격(RRI)이라고 하는 미리 지정된 주기적 간격으로 BSM 전송에 적합한 자원을 선택합니다.
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Radio Resource sentence examples within orthogonal frequency division
The radio resource allocation problem in Orthogonal-frequency-division multiple access ( OFDMA)-based Cognitive radio networks is investigated in this paper by using the GWF to solve a problem with more severe constraints: (weighted) optimization problem with individual peak power constraints (GWFPP).
OFDMA(Orthogonal-Frequency-Division Multiple Access) 기반 인지 무선 네트워크의 무선 자원 할당 문제는 GWF를 사용하여 보다 심각한 제약이 있는 문제를 해결함으로써 이 문서에서 조사됩니다. 개별 피크 전력 제약이 있는 (가중) 최적화 문제( GWFPP).
OFDMA(Orthogonal-Frequency-Division Multiple Access) 기반 인지 무선 네트워크의 무선 자원 할당 문제는 GWF를 사용하여 보다 심각한 제약이 있는 문제를 해결함으로써 이 문서에서 조사됩니다. 개별 피크 전력 제약이 있는 (가중) 최적화 문제( GWFPP).
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This letter optimizes the number of UAVs and their positions and decides on the IoT-to-UAV associations and radio resource allocation while allowing IoT association with multiple UAVs using orthogonal frequency division multiple access.
이 편지는 UAV의 수와 위치를 최적화하고 IoT-to-UAV 연결 및 무선 자원 할당을 결정하는 동시에 직교 주파수 분할 다중 액세스를 사용하여 여러 UAV와의 IoT 연결을 허용합니다.
이 편지는 UAV의 수와 위치를 최적화하고 IoT-to-UAV 연결 및 무선 자원 할당을 결정하는 동시에 직교 주파수 분할 다중 액세스를 사용하여 여러 UAV와의 IoT 연결을 허용합니다.
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Radio Resource sentence examples within massive machine type
Based on massive machine-type communications (mMTC) traffic pattern, the simulation results show that the proposed randomization mechanism decreases significantly the signaling data volume raised from the new 5G Radio Resource Control (RRC) model under normal and malicious operating conditions, which up to 70% while avoiding the unnecessary resource consumption.
mMTC(Massive Machine-Type Communications) 트래픽 패턴을 기반으로 하는 시뮬레이션 결과는 제안된 무작위화 메커니즘이 정상 및 악의적인 작동 조건에서 새로운 5G RRC(Radio Resource Control) 모델에서 발생하는 신호 데이터 볼륨을 크게 감소시키는 것으로 나타났습니다. 불필요한 자원 소비를 피하면서 70%.
mMTC(Massive Machine-Type Communications) 트래픽 패턴을 기반으로 하는 시뮬레이션 결과는 제안된 무작위화 메커니즘이 정상 및 악의적인 작동 조건에서 새로운 5G RRC(Radio Resource Control) 모델에서 발생하는 신호 데이터 볼륨을 크게 감소시키는 것으로 나타났습니다. 불필요한 자원 소비를 피하면서 70%.
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In massive machine-type communications (mMTC) networks, the ever-growing number of MTC devices and the limited radio resources have caused a severe problem of random access channel (RACH) congestion.
mMTC(Massive Machine-Type Communications) 네트워크에서 MTC 장치의 계속 증가하는 수와 제한된 무선 자원은 RACH(random access channel) 혼잡이라는 심각한 문제를 야기했습니다.
mMTC(Massive Machine-Type Communications) 네트워크에서 MTC 장치의 계속 증가하는 수와 제한된 무선 자원은 RACH(random access channel) 혼잡이라는 심각한 문제를 야기했습니다.
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Radio Resource sentence examples within total energy consumption
To this end, a joint computation offloading and radio resource allocation problem is formulated to minimize the total energy consumption of WDs for an MEC-based WP-BackComNet by jointly optimizing user association, the transmit power and transmission time of WDs, the computational offloading coefficient of each task, and the reflection coefficients of BDs, where the circuit power consumption of BDs, the computational capabilities of WDs, and the task execution delay budgets are considered.
이를 위해 MEC 기반 WP-BackComNet에서 WD의 사용자 연관, 전송 전력 및 전송 시간, 계산 오프로딩 계수를 공동 최적화하여 WD의 총 에너지 소비를 최소화하도록 공동 계산 오프로딩 및 무선 자원 할당 문제를 공식화합니다. BD의 회로 전력 소비, WD의 계산 능력 및 작업 실행 지연 예산이 고려되는 BD의 반사 계수.
이를 위해 MEC 기반 WP-BackComNet에서 WD의 사용자 연관, 전송 전력 및 전송 시간, 계산 오프로딩 계수를 공동 최적화하여 WD의 총 에너지 소비를 최소화하도록 공동 계산 오프로딩 및 무선 자원 할당 문제를 공식화합니다. BD의 회로 전력 소비, WD의 계산 능력 및 작업 실행 지연 예산이 고려되는 BD의 반사 계수.
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With the objective to minimize the total energy consumption for processing the computation task, a joint radio resource allocation and offloading decision optimization problem is presented under the explicit consideration of capacity constraints of fronthaul and backhaul links.
계산 작업을 처리하기 위한 총 에너지 소비를 최소화하기 위한 목적으로 프론트홀 및 백홀 링크의 용량 제약을 명시적으로 고려하여 공동 무선 자원 할당 및 오프로딩 결정 최적화 문제가 제시됩니다.
계산 작업을 처리하기 위한 총 에너지 소비를 최소화하기 위한 목적으로 프론트홀 및 백홀 링크의 용량 제약을 명시적으로 고려하여 공동 무선 자원 할당 및 오프로딩 결정 최적화 문제가 제시됩니다.
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Radio Resource sentence examples within Limited Radio Resource
Conventional WDA techniques, which are designed in a task-agnostic manner separating communication and computation, encounter difficulty in accommodating the massive access under the limited radio resource and stringent latency constraints imposed by emerging applications or tasks (e.
통신과 계산을 분리하는 작업 불가지론적 방식으로 설계된 기존 WDA 기술은 제한된 무선 리소스와 새로운 애플리케이션 또는 작업(예:
통신과 계산을 분리하는 작업 불가지론적 방식으로 설계된 기존 WDA 기술은 제한된 무선 리소스와 새로운 애플리케이션 또는 작업(예:
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The multiple user terminals in a satellite transponder's communication channel would be competing for limited radio resources to meet their selfish data rates.
위성 트랜스폰더의 통신 채널에 있는 여러 사용자 터미널은 이기적인 데이터 속도를 충족하기 위해 제한된 무선 리소스를 놓고 경쟁합니다.
위성 트랜스폰더의 통신 채널에 있는 여러 사용자 터미널은 이기적인 데이터 속도를 충족하기 위해 제한된 무선 리소스를 놓고 경쟁합니다.
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Radio Resource sentence examples within Dynamic Radio Resource
In this paper, we propose CAREM, an RL framework for dynamic radio resource allocation, which selects the best link and modulation and coding scheme (MCS) for packet transmission, so as to meet the KPI requirements in heterogeneous virtual RANs.
본 논문에서는 이기종 가상 RAN에서 KPI 요구 사항을 충족하기 위해 패킷 전송을 위한 최상의 링크와 MCS(Modulation and Coding Scheme)를 선택하는 동적 무선 자원 할당을 위한 RL 프레임워크인 CAREM을 제안합니다.
본 논문에서는 이기종 가상 RAN에서 KPI 요구 사항을 충족하기 위해 패킷 전송을 위한 최상의 링크와 MCS(Modulation and Coding Scheme)를 선택하는 동적 무선 자원 할당을 위한 RL 프레임워크인 CAREM을 제안합니다.
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Radio Resource sentence examples within Scarce Radio Resource
A cognitive radio (CR) transceiver is capable of adapting to the dynamic radio environment and network settings to maximize utilization of scarce radio resources while offering wireless access flexibility.
인지 무선(CR) 트랜시버는 동적 무선 환경 및 네트워크 설정에 적응하여 무선 액세스 유연성을 제공하면서 부족한 무선 자원의 활용을 극대화할 수 있습니다.
인지 무선(CR) 트랜시버는 동적 무선 환경 및 네트워크 설정에 적응하여 무선 액세스 유연성을 제공하면서 부족한 무선 자원의 활용을 극대화할 수 있습니다.
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In the radio access network (RAN) however, service customization and functionality extension remain a challenge due to the rigid and complex nature of the RAN and the fact that all services have to be mapped onto the scarce radio resources.
그러나 무선 액세스 네트워크(RAN)에서 서비스 맞춤화 및 기능 확장은 RAN의 엄격하고 복잡한 특성과 모든 서비스가 부족한 무선 자원에 매핑되어야 한다는 사실로 인해 여전히 과제로 남아 있습니다.
그러나 무선 액세스 네트워크(RAN)에서 서비스 맞춤화 및 기능 확장은 RAN의 엄격하고 복잡한 특성과 모든 서비스가 부족한 무선 자원에 매핑되어야 한다는 사실로 인해 여전히 과제로 남아 있습니다.
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Radio Resource sentence examples within Available Radio Resource
In this paper, considering a time-division-duplex downlink cellular scenario, a deep learning-based framework for multi-dimensional intelligent multiple access (MD-IMA) scheme is developed for beyond 5G and 6G wireless networks to meet the real-time and diverse quality of service (QoS) requirements by fully utilizing the available radio resources in heterogeneous domains.
본 논문에서는 시분할 이중 하향링크 셀룰러 시나리오를 고려하여 5G 및 6G 이상의 무선 네트워크를 위한 다차원 지능형 다중 접속(MD-IMA) 방식을 위한 딥 러닝 기반 프레임워크를 개발하여 실시간 및 이기종 도메인에서 사용 가능한 무선 자원을 최대한 활용하여 다양한 QoS(서비스 품질) 요구 사항을 충족합니다.
본 논문에서는 시분할 이중 하향링크 셀룰러 시나리오를 고려하여 5G 및 6G 이상의 무선 네트워크를 위한 다차원 지능형 다중 접속(MD-IMA) 방식을 위한 딥 러닝 기반 프레임워크를 개발하여 실시간 및 이기종 도메인에서 사용 가능한 무선 자원을 최대한 활용하여 다양한 QoS(서비스 품질) 요구 사항을 충족합니다.
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Targeting these high density scenarios, we describe the Power Optimization for Low Interference and Throughput Enhancement (POLITE) paradigm for link adaptation and power allocation which leverages all available radio resources to stabilize and reduce the interference.
이러한 고밀도 시나리오를 대상으로 하여 링크 적응 및 전력 할당을 위한 POLITE(저 간섭 및 처리량 향상을 위한 전력 최적화) 패러다임을 설명합니다. 이 패러다임은 간섭을 안정화하고 줄이기 위해 사용 가능한 모든 무선 리소스를 활용합니다.
이러한 고밀도 시나리오를 대상으로 하여 링크 적응 및 전력 할당을 위한 POLITE(저 간섭 및 처리량 향상을 위한 전력 최적화) 패러다임을 설명합니다. 이 패러다임은 간섭을 안정화하고 줄이기 위해 사용 가능한 모든 무선 리소스를 활용합니다.
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Radio Resource sentence examples within Uplink Radio Resource
To surmount this challenge, a QoS-aware Multi-objective PSO-FA based Optimizer for Uplink Radio Resource Management of LTE-A Network is suggested in our research which eliminates the multi-objective Knapsack issue with limited modification in the class-based resource allocation scenario.
이러한 과제를 극복하기 위해 본 연구에서는 QoS 인식 Multi-objective PSO-FA 기반 LTE-A 네트워크의 상향링크 무선 자원 관리용 Optimizer를 제안하여 클래스 기반 자원 할당의 수정이 제한된 multi-objective Knapsack 문제를 제거합니다. 대본.
이러한 과제를 극복하기 위해 본 연구에서는 QoS 인식 Multi-objective PSO-FA 기반 LTE-A 네트워크의 상향링크 무선 자원 관리용 Optimizer를 제안하여 클래스 기반 자원 할당의 수정이 제한된 multi-objective Knapsack 문제를 제거합니다. 대본.
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However, because narrowband physical random access channels (NPRACHs) will occupy the partial uplink radio resource, the uplink transmission of a device using the assigned uplink radio resource without considering NPRACHs will cause severe interference.
그러나, 협대역 물리 랜덤 액세스 채널(NPRACH)은 부분적인 상향링크 무선 자원을 점유하기 때문에, NPRACH를 고려하지 않고 할당된 상향링크 무선 자원을 사용하는 장치의 상향링크 전송은 심각한 간섭을 야기할 것이다.
그러나, 협대역 물리 랜덤 액세스 채널(NPRACH)은 부분적인 상향링크 무선 자원을 점유하기 때문에, NPRACH를 고려하지 않고 할당된 상향링크 무선 자원을 사용하는 장치의 상향링크 전송은 심각한 간섭을 야기할 것이다.
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Radio Resource sentence examples within Efficient Radio Resource
For successful integration of UAV relays in IoT networks, efficient radio resource management (RRM) is critical.
IoT 네트워크에서 UAV 릴레이를 성공적으로 통합하려면 효율적인 RRM(무선 자원 관리)이 중요합니다.
IoT 네트워크에서 UAV 릴레이를 성공적으로 통합하려면 효율적인 RRM(무선 자원 관리)이 중요합니다.
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Thus, how to achieve efficient radio resource management is one of the critical issues in maritime communication.
따라서 효율적인 무선 자원 관리를 달성하는 방법은 해상 통신에서 중요한 문제 중 하나입니다.
따라서 효율적인 무선 자원 관리를 달성하는 방법은 해상 통신에서 중요한 문제 중 하나입니다.
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Radio Resource sentence examples within Allocate Radio Resource
The sensing-based semi-persistent scheduling (SPS) algorithm is adopted by C-V2X to allocate radio resources dynamically.
C-V2X는 센싱 기반 SPS(Semi-Persistent Scheduling) 알고리즘을 채택하여 무선 자원을 동적으로 할당합니다.
C-V2X는 센싱 기반 SPS(Semi-Persistent Scheduling) 알고리즘을 채택하여 무선 자원을 동적으로 할당합니다.
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To address this issue, this paper proposes to employ a hybrid deep transfer learning scheme to allocate radio resources.
이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 무선 자원을 할당하기 위해 하이브리드 심층 전이 학습 기법을 적용할 것을 제안한다.
이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 무선 자원을 할당하기 위해 하이브리드 심층 전이 학습 기법을 적용할 것을 제안한다.
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Radio Resource sentence examples within Shared Radio Resource
With the heterogeneity and collaboration of many wireless operators (2G/3G/4G/5G/Wi-Fi), the priority is to effectively manage shared radio resources and ensure transparent user movement, which includes mechanisms such as mobility support, handover, quality of service (QoS), security and pricing.
많은 무선 사업자(2G/3G/4G/5G/Wi-Fi)의 이질성과 협업을 통해 공유 무선 자원을 효과적으로 관리하고 이동성 지원, 핸드오버, 서비스(QoS), 보안 및 가격.
많은 무선 사업자(2G/3G/4G/5G/Wi-Fi)의 이질성과 협업을 통해 공유 무선 자원을 효과적으로 관리하고 이동성 지원, 핸드오버, 서비스(QoS), 보안 및 가격.
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To tackle this problem, we start by modeling statistics of aggregated interference from asynchronous sources over shared radio resources.
이 문제를 해결하기 위해 먼저 공유 무선 리소스를 통해 비동기 소스에서 집계된 간섭 통계를 모델링합니다.
이 문제를 해결하기 위해 먼저 공유 무선 리소스를 통해 비동기 소스에서 집계된 간섭 통계를 모델링합니다.
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Radio Resource sentence examples within Variou Radio Resource
and various radio resource allocation techniques to simultaneously optimize SE and EE in different wireless networks.
다른 무선 네트워크에서 SE와 EE를 동시에 최적화하기 위한 다양한 무선 자원 할당 기술.
다른 무선 네트워크에서 SE와 EE를 동시에 최적화하기 위한 다양한 무선 자원 할당 기술.
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An important issue in heterogeneous wireless networks is how to optimally utilize various radio resources.
이기종 무선 네트워크에서 중요한 문제는 다양한 무선 자원을 최적으로 활용하는 방법입니다.
이기종 무선 네트워크에서 중요한 문제는 다양한 무선 자원을 최적으로 활용하는 방법입니다.
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Radio Resource sentence examples within Reusing Radio Resource
The service tasks can be partitioned into independent subtasks, and can be processed locally by PIoT devices or offloaded to the edge servers through reusing radio resource blocks (RBs).
서비스 작업은 독립적인 하위 작업으로 분할될 수 있으며 PIoT 장치에서 로컬로 처리하거나 무선 자원 블록(RB) 재사용을 통해 에지 서버로 오프로드할 수 있습니다.
서비스 작업은 독립적인 하위 작업으로 분할될 수 있으며 PIoT 장치에서 로컬로 처리하거나 무선 자원 블록(RB) 재사용을 통해 에지 서버로 오프로드할 수 있습니다.
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As a propsed solution to this issue, device-to-device (D2D) technology could be considered as a promising solution to extend spectrum efficiency by reusing radio resource blocks (RBs).
이 문제에 대한 제안된 솔루션으로 D2D(Device-to-Device) 기술은 무선 자원 블록(RB)을 재사용하여 스펙트럼 효율성을 확장하는 유망한 솔루션으로 간주될 수 있습니다.
이 문제에 대한 제안된 솔루션으로 D2D(Device-to-Device) 기술은 무선 자원 블록(RB)을 재사용하여 스펙트럼 효율성을 확장하는 유망한 솔루션으로 간주될 수 있습니다.
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Radio Resource sentence examples within Joint Radio Resource
With the objective to minimize the total energy consumption for processing the computation task, a joint radio resource allocation and offloading decision optimization problem is presented under the explicit consideration of capacity constraints of fronthaul and backhaul links.
계산 작업을 처리하기 위한 총 에너지 소비를 최소화하기 위한 목적으로 프론트홀 및 백홀 링크의 용량 제약을 명시적으로 고려하여 공동 무선 자원 할당 및 오프로딩 결정 최적화 문제가 제시됩니다.
계산 작업을 처리하기 위한 총 에너지 소비를 최소화하기 위한 목적으로 프론트홀 및 백홀 링크의 용량 제약을 명시적으로 고려하여 공동 무선 자원 할당 및 오프로딩 결정 최적화 문제가 제시됩니다.
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In this paper, we propose a joint radio resource and passive beamforming optimization scheme for a downlink RIS-assisted wireless-powered communication network with a harvest-then-transmit protocol to improve system energy efficiency (EE).
본 논문에서는 시스템 에너지 효율(EE)을 개선하기 위해 하베스트 후 전송 프로토콜을 사용하는 다운링크 RIS 지원 무선 전력 통신 네트워크를 위한 공동 무선 자원 및 수동 빔포밍 최적화 기법을 제안합니다.
본 논문에서는 시스템 에너지 효율(EE)을 개선하기 위해 하베스트 후 전송 프로토콜을 사용하는 다운링크 RIS 지원 무선 전력 통신 네트워크를 위한 공동 무선 자원 및 수동 빔포밍 최적화 기법을 제안합니다.
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Radio Resource sentence examples within Optimal Radio Resource
Predictive transmit power control schemes improve BAN communications’ reliability and energy efficiency through long-term optimal radio resources allocation that supports consistent pervasive healthcare services.
예측 전송 전력 제어 체계는 일관된 퍼베이시브 의료 서비스를 지원하는 장기 최적의 무선 자원 할당을 통해 BAN 통신의 신뢰성과 에너지 효율성을 개선합니다.
예측 전송 전력 제어 체계는 일관된 퍼베이시브 의료 서비스를 지원하는 장기 최적의 무선 자원 할당을 통해 BAN 통신의 신뢰성과 에너지 효율성을 개선합니다.
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Due to the large coverage of 5G NB-IoT networks, a more realistic mobility model for a macroscopic scene will greatly facilitate the development of optimal radio resource management algorithms.
5G NB-IoT 네트워크의 넓은 적용 범위로 인해 거시적 장면에 대한 보다 현실적인 이동성 모델은 최적의 무선 자원 관리 알고리즘 개발을 크게 촉진할 것입니다.
5G NB-IoT 네트워크의 넓은 적용 범위로 인해 거시적 장면에 대한 보다 현실적인 이동성 모델은 최적의 무선 자원 관리 알고리즘 개발을 크게 촉진할 것입니다.
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Radio Resource sentence examples within Sharing Radio Resource
Multicast in the physical layer is an efficient way of serving multiple users, simultaneously demanding the same service and sharing radio resources.
물리 계층의 멀티캐스트는 동일한 서비스를 요구하고 무선 자원을 공유하면서 동시에 여러 사용자에게 서비스를 제공하는 효율적인 방법입니다.
물리 계층의 멀티캐스트는 동일한 서비스를 요구하고 무선 자원을 공유하면서 동시에 여러 사용자에게 서비스를 제공하는 효율적인 방법입니다.
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The proposed approach is evaluated by simulating a scenario with 3 types of VNOs and differentiated SLAs sharing radio resources from an underlying physical heterogeneous network.
nan
nan
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Radio Resource sentence examples within Allocating Radio Resource
Ensuring fairness while allocating radio resources to users is crucial in modern large-scale communication systems.
무선 자원을 사용자에게 할당하면서 공정성을 보장하는 것은 현대의 대규모 통신 시스템에서 매우 중요합니다.
무선 자원을 사용자에게 할당하면서 공정성을 보장하는 것은 현대의 대규모 통신 시스템에서 매우 중요합니다.
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Scheduling mechanism is the process of allocating radio resources to User Equipment (UE) that transmits different flows at the same time.
nan
nan
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Radio Resource sentence examples within Advanced Radio Resource
Adoption of advanced radio resource management procedures such as packet scheduling algorithms is necessary to distribute radio resources among different users efficiently.
패킷 스케줄링 알고리즘과 같은 고급 무선 자원 관리 절차의 채택은 서로 다른 사용자 간에 무선 자원을 효율적으로 분배하는 데 필요합니다.
패킷 스케줄링 알고리즘과 같은 고급 무선 자원 관리 절차의 채택은 서로 다른 사용자 간에 무선 자원을 효율적으로 분배하는 데 필요합니다.
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To improve the system performance towards the Shannon limit, advanced radio resource management mechanisms play a fundamental role.
Shannon 한계에 대한 시스템 성능을 개선하기 위해 고급 무선 자원 관리 메커니즘이 기본적인 역할을 합니다.
Shannon 한계에 대한 시스템 성능을 개선하기 위해 고급 무선 자원 관리 메커니즘이 기본적인 역할을 합니다.
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Radio Resource sentence examples within Proactive Radio Resource
The use of artificial intelligence is foreseen to be pervasive in future mobile radio networks, enabling dynamic and proactive radio resource provisioning and allocation as well as end-to-end optimization of the network architecture.
인공 지능의 사용은 미래의 모바일 무선 네트워크에 널리 사용될 것으로 예상되어 네트워크 아키텍처의 종단 간 최적화는 물론 동적이고 사전 예방적인 무선 리소스 프로비저닝 및 할당을 가능하게 합니다.
인공 지능의 사용은 미래의 모바일 무선 네트워크에 널리 사용될 것으로 예상되어 네트워크 아키텍처의 종단 간 최적화는 물론 동적이고 사전 예방적인 무선 리소스 프로비저닝 및 할당을 가능하게 합니다.
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In this paper, we formulate the proactive radio resource allocation in the open-loop uplink of vehicular networks as a stochastic optimization problem with the objective to maximize the uplink reliability while ensuring the network stability.
본 논문에서는 네트워크 안정성을 보장하면서 업링크 신뢰성을 최대화하는 것을 목표로 확률적 최적화 문제로 차량 네트워크의 개루프 업링크에서 능동적인 무선 자원 할당을 공식화합니다.
본 논문에서는 네트워크 안정성을 보장하면서 업링크 신뢰성을 최대화하는 것을 목표로 확률적 최적화 문제로 차량 네트워크의 개루프 업링크에서 능동적인 무선 자원 할당을 공식화합니다.
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Radio Resource sentence examples within Military Radio Resource
One of the most problematic areas in the management of military radio resources is the interference of military radio systems and facilities.
군용 무선 자원 관리에서 가장 문제가 되는 영역 중 하나는 군용 무선 시스템 및 시설의 간섭입니다.
군용 무선 자원 관리에서 가장 문제가 되는 영역 중 하나는 군용 무선 시스템 및 시설의 간섭입니다.
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One of the most problematic areas in the military radio resources management is the interference of military radio systems and facilities.
군용 무선 자원 관리에서 가장 문제가 되는 영역 중 하나는 군용 무선 시스템 및 시설의 간섭입니다.
군용 무선 자원 관리에서 가장 문제가 되는 영역 중 하나는 군용 무선 시스템 및 시설의 간섭입니다.
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Radio Resource sentence examples within New Radio Resource
Our model is accurate with consideration of the protocol details and the new radio resource control (RRC) Idle features of NB-IoT.
우리 모델은 프로토콜 세부 사항과 NB-IoT의 새로운 무선 자원 제어(RRC) 유휴 기능을 고려하여 정확합니다.
우리 모델은 프로토콜 세부 사항과 NB-IoT의 새로운 무선 자원 제어(RRC) 유휴 기능을 고려하여 정확합니다.
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In this paper, we investigate a new radio resource allocation, three-dimensional (3D) multiple input single output (MISO) beamforming and cross-tier interference mitigation in a millimeter wave (mmWave) heterogeneous cellular network.
이 논문에서 우리는 밀리미터파(mmWave) 이종 셀룰러 네트워크에서 새로운 무선 자원 할당, 3차원(3D) 다중 입력 단일 출력(MISO) 빔포밍 및 계층 간 간섭 완화를 조사합니다.
이 논문에서 우리는 밀리미터파(mmWave) 이종 셀룰러 네트워크에서 새로운 무선 자원 할당, 3차원(3D) 다중 입력 단일 출력(MISO) 빔포밍 및 계층 간 간섭 완화를 조사합니다.
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Radio Resource sentence examples within Slouse Radio Resource
Due to the dynamic environments of wireless networks and the diverse requirements of RAN slices, inter-slice radio resource management (IS-RRM) has become a highly challenging task in RAN slicing.
무선 네트워크의 동적 환경과 RAN 슬라이스의 다양한 요구 사항으로 인해 IS-RRM(슬라이스 간 무선 자원 관리)은 RAN 슬라이싱에서 매우 어려운 작업이 되었습니다.
무선 네트워크의 동적 환경과 RAN 슬라이스의 다양한 요구 사항으로 인해 IS-RRM(슬라이스 간 무선 자원 관리)은 RAN 슬라이싱에서 매우 어려운 작업이 되었습니다.
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Due to the dynamic environments of wireless cells and the diverse requirements of RAN slices, inter-slice radio resource management (IS-RRM) is a highly challenging task.
무선 셀의 동적 환경과 RAN 슬라이스의 다양한 요구 사항으로 인해 IS-RRM(슬라이스 간 무선 자원 관리)은 매우 어려운 작업입니다.
무선 셀의 동적 환경과 RAN 슬라이스의 다양한 요구 사항으로 인해 IS-RRM(슬라이스 간 무선 자원 관리)은 매우 어려운 작업입니다.
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Radio Resource sentence examples within Orthogonal Radio Resource
Our envisioned framework enables two D2D links to share certain orthogonal radio resource blocks (RRBs) by forming device-clusters.
우리가 구상한 프레임워크는 두 개의 D2D 링크가 장치 클러스터를 형성하여 특정 직교 무선 자원 블록(RRB)을 공유할 수 있도록 합니다.
우리가 구상한 프레임워크는 두 개의 D2D 링크가 장치 클러스터를 형성하여 특정 직교 무선 자원 블록(RRB)을 공유할 수 있도록 합니다.
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Radio Resource sentence examples within Effective Radio Resource
Further, to avoid the increase in resource cost and utilize the available resources efficiently, an effective Radio Resource Management (e-RRM) based on Federated Q-Learning is proposed in FLOR, for allocating the available resources optimally.
또한, 자원 비용의 증가를 피하고 가용 자원을 효율적으로 활용하기 위해 FLOR에서는 가용 자원을 최적으로 할당하기 위한 Federated Q-Learning 기반의 효과적인 e-RRM(Radio Resource Management)을 제안한다.
또한, 자원 비용의 증가를 피하고 가용 자원을 효율적으로 활용하기 위해 FLOR에서는 가용 자원을 최적으로 할당하기 위한 Federated Q-Learning 기반의 효과적인 e-RRM(Radio Resource Management)을 제안한다.
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The main issues in 5G network are insufficient resources of users and Burst errors, because it creates losses in the data transmission, in order to overcome this effective radio resource management to be developed in the 5G network.
5G 네트워크의 주요 문제는 5G 네트워크에서 개발될 이러한 효과적인 무선 자원 관리를 극복하기 위해 데이터 전송에 손실을 발생시키기 때문에 사용자의 자원 부족과 버스트 오류입니다.
5G 네트워크의 주요 문제는 5G 네트워크에서 개발될 이러한 효과적인 무선 자원 관리를 극복하기 위해 데이터 전송에 손실을 발생시키기 때문에 사용자의 자원 부족과 버스트 오류입니다.
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Radio Resource sentence examples within Aware Radio Resource
A channel and latency aware radio resource allocation algorithm based on deep reinforcement learning (DRL) is proposed and evaluated.
DRL(Deep Reinforcement Learning) 기반의 채널 및 지연 시간 인식 무선 자원 할당 알고리즘을 제안하고 평가합니다.
DRL(Deep Reinforcement Learning) 기반의 채널 및 지연 시간 인식 무선 자원 할당 알고리즘을 제안하고 평가합니다.
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This paper investigates the problem of age of information (AoI) aware radio resource management for a platooning system.
본 논문은 군집 시스템을 위한 AoI(Age of Information) 인식 무선 자원 관리 문제를 조사한다.
본 논문은 군집 시스템을 위한 AoI(Age of Information) 인식 무선 자원 관리 문제를 조사한다.
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Radio Resource sentence examples within Additional Radio Resource
This comes at the cost of additional radio resources that could have been used by other connections.
이것은 다른 연결에서 사용할 수 있는 추가 무선 리소스의 비용으로 발생합니다.
이것은 다른 연결에서 사용할 수 있는 추가 무선 리소스의 비용으로 발생합니다.
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Because additional radio resources should be allocated to the wireless link between BS and RS, a frame to be transmitted from BS is divided into an access zone (AZ) and a relay zone (RZ).
BS와 RS 간의 무선 링크에는 추가적인 무선 자원이 할당되어야 하므로 BS에서 전송되는 프레임은 AZ(Access Zone)와 RZ(Relay Zone)로 구분된다.
BS와 RS 간의 무선 링크에는 추가적인 무선 자원이 할당되어야 하므로 BS에서 전송되는 프레임은 AZ(Access Zone)와 RZ(Relay Zone)로 구분된다.
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Radio Resource sentence examples within Select Radio Resource
Under the coordination of eNB, each vehicle can autonomously select radio resources for its V2V transmission in a decentralized manner.
eNB의 조정 하에 각 차량은 분산 방식으로 V2V 전송을 위한 무선 자원을 자율적으로 선택할 수 있습니다.
eNB의 조정 하에 각 차량은 분산 방식으로 V2V 전송을 위한 무선 자원을 자율적으로 선택할 수 있습니다.
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