Joint Power Coordination for Spectral-and-Energy Efficiency in Heterogeneous Small Cell Networks: A Bargaining Game-Theoretic Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Extensive deployment of small cells in heterogenous cellular networks introduces both challenges and opportunities. Challenges come with the reuse of the limited frequency resource for improving spectral efficiency, which always introduces serious mutual inter- and intracell interference between or among small cells and macrocells. The opportunities refer to more potential chances of inter- and intratier cooperations among small cells and macrocells. Energy efficiency will be a critical performance requirement for future green communications, especially when small cells are densely deployed to enhance the quality of user's experience. We exploit the potential cooperation diversities to combat the interference and energy management challenges. To capture the complicated interference interaction and also the possible coordination behavior among small cells and macrocells, this paper proposes a novel bargaining cooperative game (BCG) framework for energy efficient and interference-aware power coordination in a dense small cell network. In particular, a new adjustable utility function is employed in the BCG framework to jointly address both the spectral efficiency and energy efficiency issues. Using the BCG framework, we then derive the closed-form power coordination solutions and further propose a joint interference-aware power coordination scheme (Joint) with the considerations of both interference mitigation and energy saving. Moreover, a simplified algorithm (Simplified) is presented to combat the heavy signaling overhead, which is one of the significant challenges in the scenario of extensive deployment of small cells. Finally, numerical results are provided to illustrate the effectiveness of the proposed Joint and Simplified schemes.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».