Energy efficient strategies with BS sleep mode in green small cell networks
Notice bibliographique
Résumé
The traditional mobile cellular networks are often designed so that a base station (BS) is always under uninterrupted working condition without considering the dynamic nature of user traffic, which results in an inefficient usage of energy. How to improve the system energy efficiency in order to achieve green networking is our major concern in this chapter. Beginning with a comprehensive review of the related works in literature, we introduce a self-organized BS virtual small networking (VSN) protocol so as to adaptively manage BSs' working states based on heterogeneity of user traffic changing in space and time. Motivated by the fact that low-traffic areas can apply a more aggressive BS-off strategy than hotspots, the proposed method is targeted at dividing BSs into groups with some similarity measurements so that the BS-off strategy can be performed more efficiently. Numerical results show that our proposals can save energy consumption on the entire cellular network to a great extent. Introduction As demand increases for more energy-efficient technologies in wireless networks, to tackle critical issues such as boosting cost on power consumption and excessive greenhouse gas emissions, the concept of green networking has drawn great attention in recent years. In fact, during the last decades, people have witnessed that the carbon footprint of the telecommunications industry has been exponentially growing due to the explosive rise of service requirements and subscribers’ demands. The concern on reducing power consumption comes from both environmental and economical reasons. With respect to the environment, the information and communications technology (ICT) industry is responsible for approximately 2% of current global electricity demands, with 6% yearly growth in ICT-related carbon dioxide emission ( CO 2 -e) forecast till 2020 [1]. With respect to economics, the power consumption for operating a typical base station (BS), which needs to be connected to the electrical grid, may cost approximately $3,000/year, while off-grid BSs, generally running on diesel power generators in remote areas, may cost ten times more [2]. As more than 120,000 new BSs are deployed annually [3], there is still no end in sight for the development of mobile communications with a large amount of new subscribers and a constant desire for upgrading user equipment from 2G to 3G, and then to 4G.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».