Downlink Power Control in Self-Organizing Dense Small Cells Underlaying Macrocells: A Mean Field Game
Notice bibliographique
Résumé
A novel distributed power control paradigm is proposed for dense small cell networks co-existing with a traditional macrocellular network. The power control problem is first modeled as a stochastic game and the existence of the Nash Equilibrium is proven. Then, we extend the formulated stochastic game to a mean field game (MFG) considering a highly dense network. An MFG is a special type of differential game which is ideal for modeling the interactions among a large number of entities. We analyze the performance of two different cost functions for the mean field game formulation. Both of these cost functions are designed using stochastic geometry analysis in such a way that the cost functions are valid for the MFG setting. A finite difference algorithm is then developed based on the Lax-Friedrichs scheme and Lagrange relaxation to solve the corresponding MFG. Each small cell base station can independently execute the proposed algorithm offline, i.e., prior to data transmission. The output of the algorithm shows how each small cell base station should adjust its transmit power in order to minimize the cost over a predefined period of time. Moreover, sufficient conditions for the uniqueness of the mean field equilibrium for a generic cost function are also given. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated via numerical results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».