Downlink Power Control in Two-Tier Cellular Networks With Energy-Harvesting Small Cells as Stochastic Games
Notice bibliographique
Résumé
Energy harvesting in cellular networks is an emerging technique to enhance the sustainability of power-constrained wireless devices. This paper considers the co-channel deployment of a macrocell overlaid with small cells. The small cell base stations (SBSs) harvest energy from environmental sources whereas the macrocell base station (MBS) uses conventional power supply. Given a stochastic energy arrival process for the SBSs, we derive a power control policy for the downlink transmission of both MBS and SBSs such that they can achieve their objectives [e.g., maintain the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR); at an acceptable level] on a given transmission channel. We consider a centralized energy harvesting mechanism for SBSs, i.e., there is a central energy storage (CES) where energy is harvested and then distributed to the SBSs. When the number of SBSs is small, the game between the CES and the MBS is modeled as a single-controller stochastic game and the equilibrium policies are obtained as a solution of a quadratic programming problem. However, when the number of SBSs tends to infinity (i.e., a highly dense network), the centralized scheme becomes infeasible, and therefore, we use a mean field stochastic game to obtain a distributed power control policy for each SBS. By solving a system of partial differential equations, we derive the power control policy of SBSs given the knowledge of mean field distribution and the available harvested energy levels in the batteries of the SBSs.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».