Radio resource allocation for overlay D2D-based vehicular communications in future wireless networks

Mobilfunknetze der nächsten Generation ermöglichen einen weitverbreiteten Einsatz von Device-to-Device Kommunikation, der direkten Kommunikation zwischen zellularen Endgeräten. Für viele Anwendungsfälle zur direkten Kommunikation zwischen Endgeräten sind eine deterministische Latenz und die hohe Zuverlässigkeit von zentraler Bedeutung. Dienste zur direkten Kommunikation (D2D) für in der Nähe befindliche Endgeräte sind vielversprechend die hohen Anforderungen an Latenz und Zuverlässigkeit für zukünftige vertikale Anwendungen zu erfüllen. Eine der herausragenden vertikalen Anwendungen ist die Fahrzeugkommunikation, bei der die Fahrzeuge sicherheitskritische Meldungen direkt über D2D-Kommunikation austauschen, die dadurch zur Reduktion von Verkehrsunfällen und gleichzeitig von Todesfällen im Straßenverkehrt beiträgt. Neue Techniken zur effizienteren Zuweisung von Funkressourcen in der D2D-Kommunikation haben in letzter Zeit in Industrie und Wissenschaft große Aufmerksamkeit erlangt. Zusätzlich zur Allokation von Ressourcen, wird die Energieeffizienz zunehmend wichtiger, die normalerweise im Zusammenhang mit der Ressourcenallokation behandelt wird. Diese Dissertation untersucht verschiedener Ansätze der Funkressourcenzuweisung und Energieeffizienztechniken in der LTE und NR V2X Kommunikation. Im Folgenden beschreiben wir kurz die Kernideen der Dissertation. Meist zeichnen sich D2D-Anwendungen durch ein relativ geringes Datenvolumen aus, die über Funkressourcen übertragen werden. In LTE können diese Funkressourcen aufgrund der groben Granularität für die Ressourcenzuweisung nicht effizient genutzt werden. Insbesondere beim semi-persistenten Scheduling, bei dem eine Funkressource über einen längeren Zeitraum im Overlay D2D festgelegt wird, sind die Funkressourcen für solche Anwendungen nicht ausgelastet. Um dieses Problem zu lösen, wird eine hierarchische Form für das Management der Funkressourcen, ein sogenanntes Subgranting-Schema, vorgeschlagen. Dabei kann ein nahegelegener zellularer Nutzer, der sogenannte begünstigte Nutzer, ungenutzten Funkressourcen, die durch Subgranting-Signalisierung angezeigt werden, wiederzuverwenden. Das vorgeschlagene Schema wird bewertet und mit "shortening TTI", einen Schema mit reduzierten Sendezeitintervallen, in Bezug auf den Zellendurchsatz verglichen. Als nächster Schritt wird untersucht, wie der begünstigten Benutzer ausgewählt werden kann und als Maximierungsproblem des Zellendurchsatzes im Uplink unter Berücksichtigung von Zuverlässigkeits- und Latenzanforderungen dargestellt. Dafür wird ein heuristischer zentralisierter, d.h. dedizierter Sub-Granting-Radio-Ressource DSGRR-Algorithmus vorgeschlagen. Die Simulationsergebnisse und die Analyse ergeben in einem Szenario mit stationären Nutzern eine Erhöhung des Zelldurchsatzes bei dem Einsatz des vorgeschlagenen DSGRR-Algorithmus im Vergleich zu einer zufälligen Auswahl von Nutzern. Zusätzlich wird das Problem der Auswahl des begünstigten Nutzers in einem dynamischen Szenario untersucht, in dem sich alle Nutzer bewegen. Wir bewerten den durch das Sub-Granting durch die Mobilität entstandenen Signalisierungs-Overhead im DSGRR. Anschließend wird ein verteilter Heuristik-Algorithmus (OSGRR) vorgeschlagen und sowohl mit den Ergebnissen des DSGRR-Algorithmus als auch mit den Ergebnissen ohne Sub-Granting verglichen. Die Simulationsergebnisse zeigen einen verbesserten Zellendurchsatz für den OSGRR im Vergleich zu den anderen Algorithmen. Außerdem ist zu beobachten, dass der durch den OSGRR entstehende Overhead geringer ist als der durch den DSGRR, während der erreichte Zellendurchsatz nahe am maximal erreichbaren Uplink-Zellendurchsatz liegt. Zusätzlich wird die Ressourcenallokation im Zusammenhang mit der Energieeffizienz bei autonomer Ressourcenauswahl in New Radio (NR) Mode 2 untersucht. Die autonome Auswahl der Ressourcen wird als Verhältnis von Summenrate und Energieverbrauch formuliert. Das Ziel ist den Stromverbrauch der akkubetriebenen Endgeräte unter Berücksichtigung der geforderten Zuverlässigkeit und Latenz zu minimieren. Der heuristische Algorithmus "Density of Traffic-based Resource Allocation (DeTRA)" wird als Lösung vorgeschlagen. Bei dem vorgeschlagenen Algorithmus wird der Ressourcenpool in Abhängigkeit von der Verkehrsdichte pro Verkehrsart aufgeteilt. Die zufällige Auswahl erfolgt zwingend auf dem dedizierten Ressourcenpool beim Eintreffen aperiodischer Daten. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Algorithmus die gleichen Ergebnisse für die Paketempfangsrate (PRR) erreicht, wie der sensing-basierte Algorithmus. Zusätzlich wird der Stromverbrauch des Endgeräts reduziert und damit die Energieeffizienz durch die Anwendung des DeTRA-Algorithmus verbessert. In dieser Arbeit werden Techniken zur Allokation von Funkressourcen in der LTE-basierten D2D-Kommunikation erforscht und eingesetzt, mit dem Ziel Funkressourcen effizienter zu nutzen. Darüber hinaus ist der in dieser Arbeit vorgestellte Ansatz eine Basis für zukünftige Untersuchungen, wie akkubasierte Endgeräte mit minimalem Stromverbrauch in der NR-V2X-Kommunikation Funkressourcen optimal auswählen können.Next-generation cellular networks are envisioned to enable widely Device-to-Device (D2D) communication. For many applications in the D2D domain, deterministic communication latency and high reliability are of exceptionally high importance. The proximity service provided by D2D communication is a promising feature that can fulfil the reliability and latency requirements of emerging vertical applications. One of the prominent vertical applications is vehicular communication, in which the vehicles disseminate safety messages directly through D2D communication, resulting in the fatality rate reduction due to a possible collision. Radio resource allocation techniques in D2D communication have recently gained much attention in industry and academia, through which valuable radio resources are allocated more efficiently. In addition to the resource allocation techniques, energy sustainability is highly important and is usually considered in conjunction with the resource allocation approach. This dissertation is dedicated to studying different avenues of the radio resource allocation and energy efficiency techniques in Long Term Evolution (LTE) and New Radio (NR) Vehicle-to-Everythings (V2X) communications. In the following, we briefly describe the core ideas in this study. Mostly, the D2D applications are characterized by relatively small traffic payload size, and in LTE, due to coarse granularity of the subframe, the radio resources can not be utilized efficiently. Particularly, in the case of semi-persistent scheduling when a radio resource is scheduled for a longer time in the overlay D2D, the radio resources are underutilized for such applications. To address this problem, a hierarchical radio resource management scheme, i.e., a sub-granting scheme, is proposed by which nearby cellular users, i.e., beneficiary users, are allowed to reuse the unused radio resource indicated by sub-granting signaling. The proposed scheme is evaluated and compared with shortening Transmission Time Interval (TTI) schemes in terms of cell throughput. Then, the beneficiary user selection problem is investigated and is cast as a maximization problem of uplink cell throughput subject to reliability and latency requirements. A heuristic centralized, i.e., dedicated sub-granting radio resource Dedicated Sub-Granting Radio Resource (DSGRR) algorithm is proposed to address the original beneficiary user selection problem. The simulation results and analysis show the superiority of the proposed DSGRR algorithm over the random beneficiary user selection algorithm in terms of the cell throughput in a scenario with stationary users. Further, the beneficiary user selection problem is investigated in a scenario where all users are moving in a dynamic environment. We evaluate the sub-granting signaling overhead due to mobility in the DSGRR, and then a distributed heuristics algorithm, i.e., Open Sub-Granting Radio Resource (OSGRR), is proposed and compared with the DSGRR algorithm and no sub-granting case. Simulation results show improved cell throughput for the OSGRR compared with other algorithms. Besides, it is observed that the overhead incurred by the OSGRR is less than the DSGRR while the achieved cell throughput is yet close to the maximum achievable uplink cell throughput. Also, joint resource allocation and energy efficiency in autonomous resource selection in NR, i.e. Mode 2, is examined. The autonomous resource selection is formulated as a ratio of sum-rate and energy consumption. The objective is to minimize the energy efficiency of the power-saving users subject to reliability and latency requirements. A heuristic algorithm, density of traffic-based resource allocation (DeTRA), is proposed to solve the problem. The proposed algorithm splits the resource pool based on the traffic density per traffic type. The random selection is then mandated to be performed on the dedicated resource pool upon arrival of the aperiodic traffic is triggered. The simulation results show that the proposed algorithm achieves the same packet reception ratio (PRR) value as the sensing-based algorithm. In addition, per-user power consumption is reduced, and consequently, the energy efficiency is improved by applying the DeTRA algorithm. The research in this study leverages radio resource allocation techniques in LTE based D2D communications to be utilized radio resources more efficiently. In addition, the conducted research paves a way to study further how the power-saving users would optimally select the radio resources with minimum energy consumption in NR V2X communications

Deep Sketch-Photo Face Recognition Assisted by Facial Attributes

In this paper, we present a deep coupled framework to address the problem of matching sketch image against a gallery of mugshots. Face sketches have the essential in- formation about the spatial topology and geometric details of faces while missing some important facial attributes such as ethnicity, hair, eye, and skin color. We propose a cou- pled deep neural network architecture which utilizes facial attributes in order to improve the sketch-photo recognition performance. The proposed Attribute-Assisted Deep Con- volutional Neural Network (AADCNN) method exploits the facial attributes and leverages the loss functions from the facial attributes identification and face verification tasks in order to learn rich discriminative features in a common em- bedding subspace. The facial attribute identification task increases the inter-personal variations by pushing apart the embedded features extracted from individuals with differ- ent facial attributes, while the verification task reduces the intra-personal variations by pulling together all the fea- tures that are related to one person. The learned discrim- inative features can be well generalized to new identities not seen in the training data. The proposed architecture is able to make full use of the sketch and complementary fa- cial attribute information to train a deep model compared to the conventional sketch-photo recognition methods. Exten- sive experiments are performed on composite (E-PRIP) and semi-forensic (IIIT-D semi-forensic) datasets. The results show the superiority of our method compared to the state- of-the-art models in sketch-photo recognition algorithm

Finding the solution of nonlinear equations by a class of optimal methods

AbstractThis paper is devoted to the study of an iterative class for numerically approximating the solution of nonlinear equations. In fact, a general class of iterations using two evaluations of the first order derivative and one evaluation of the function per computing step is presented. It is also proven that the class reaches the fourth-order convergence. Therefore, the novel methods from the class are Jarratt-type iterations, which agree with the optimality hypothesis of Kung–Traub. The derived class is further extended for multiple roots. That is to say, a general optimal quartic class of iterations for multiple roots is contributed, when the multiplicity of the roots is available. Numerical experiments are employed to support the theory developed in this work

Prosodic-Enhanced Siamese Convolutional Neural Networks for Cross-Device Text-Independent Speaker Verification

In this paper a novel cross-device text-independent speaker verification architecture is proposed. Majority of the state-of-the-art deep architectures that are used for speaker verification tasks consider Mel-frequency cepstral coefficients. In contrast, our proposed Siamese convolutional neural network architecture uses Mel-frequency spectrogram coefficients to benefit from the dependency of the adjacent spectro-temporal features. Moreover, although spectro-temporal features have proved to be highly reliable in speaker verification models, they only represent some aspects of short-term acoustic level traits of the speaker's voice. However, the human voice consists of several linguistic levels such as acoustic, lexicon, prosody, and phonetics, that can be utilized in speaker verification models. To compensate for these inherited shortcomings in spectro-temporal features, we propose to enhance the proposed Siamese convolutional neural network architecture by deploying a multilayer perceptron network to incorporate the prosodic, jitter, and shimmer features. The proposed end-to-end verification architecture performs feature extraction and verification simultaneously. This proposed architecture displays significant improvement over classical signal processing approaches and deep algorithms for forensic cross-device speaker verification.Comment: Accepted in 9th IEEE International Conference on Biometrics: Theory, Applications, and Systems (BTAS 2018