On Resource Allocation for Downlink Power Minimization in OFDMA Small Cells in a Cloud-RAN
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We consider the problem of minimizing the total downlink transmit power in an orthogonal frequency-division multiple access (OFDMA)-based cellular network composed of a single-antenna macrocell overlaid by multi-antenna small cells deployed in a cloud radio access network (C-RAN) architecture. More specifically, the C- RAN minimizes the total downlink transmit power subject to the quality of service (QoS) constraints for small cell user equipments (SUEs), power budgets of small cells, interference thresholds for macro UEs (MUEs), and practical fronthaul capacity constraints. This problem is a mixed integer nonlinear problem (MINLP). Moreover, the problem can become infeasible which necessitates the employment of some form of admission control (AC). Therefore, relying on the framework of successive convex approximation (SCA), we propose a low-complexity solution for the original non- convex MINLP by solving a series of convex problems, which is guaranteed to converge to a local optimum solution. Numerical results indicate the performance of the proposed formulation and demonstrate the underlying tradeoffs among the SUEs' QoS requirements, number of admitted SUEs, total downlink transmit power, and the available fronthaul capacity.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle