Toward Green Deployment and Operation for C-RANs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The boost in the number of mobile devices such as smart phones and tablets, together with the diverse applications enabled by mobile Internet, has triggered the exponential growth of mobile data traffic [1]. It is estimated that the next generation (5G) cellular networks will need to support a 1000-fold increase in traffic capacity [2]. With limited spectrum resources, it is challenging to accommodate the huge volume of traffic demand with conventional radio access network (RAN) architecture, in which the processing functionalities are packed into stand-alone base stations (BSs) and the cooperation between BSs is limited. In addition, 5G is expected to support massive connections including not only human-to-human connections but also machine-to-machine connections. Some demand a high data rate, while others have a low capacity requirement but require a real-time response and high reliability. As a result, the cellular network must be flexible enough to adapt to the various characteristics of different types of connections. Besides, under the influence of innovative applications from IT companies, the average revenue per user of network operators tends to increase slowly or even decrease in some cases, while expenditure increases rapidly [3]. Such trend imposes a great challenge to the sustainability of the cellular network. Therefore, it is crucial to renovate cellular network architectures to meet the requirements of 5G systems in terms of high efficiency, flexibility, and sustainability. One of the promising architecture evolution trends is integrating cloud computing technology into cellular networks, and accordingly cloud-RAN (C-RAN) [3] is proposed to move base band units (BBUs) of BSs to a centralized cloud computing platform, and only leaving remote radio heads (RRHs) in the front end. A similar idea is also proposed under the name wireless network cloud (WNC) [4]. In cloud-based cellular network architectures, software-defined BS functionalities are implemented on general purpose platforms (GPP) with virtualization technologies, making them virtual base stations (VBSs) [5-7]. Compared with conventional BSs, C-RAN is more flexible in terms of the implementation of new functionalities and the management of computational resource. The pooling of BBU processing brings statistical multiplexing gain not only for radio resources, via cooperative signal processing, but also for computational resources via BS function consolidation, thus potentially reducing operational cost [8]. In addition, centralized processing can also be combined with dynamic fronthaul switching to address the mobility and energy efficiency issues of small cells [9, 10].
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,008 |
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 ».