Joint Sparse Beamforming and Network Coding for Downlink Multi-Hop Cloud Radio Access Networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a joint design of the routing strategy over the fronthaul network and the transmission strategy over the wireless network in a downlink cloud radio access network (C-RAN), in which the remote radio heads (RRHs) are connected to the central processor (CP) via multi-hop routers. The data-sharing strategy is adopted, where the CP multicasts each user's data to all the RRHs serving this user via the multihop fronthaul network, which then cooperatively serve the users through joint beamforming. Such a setting naturally provides an opportunity for applying the technique of network coding to efficiently reduce the multicast traffic in the fronthaul network. A novel cross-layer optimization framework is then investigated, where the RRH's beamforming vectors as well as the user- RRH association in the physical-layer, and the network coding design in the network-layer are jointly optimized to maximize the throughput of C- RAN subject to fronthaul link capacity constraints. This paper proposes a two-stage algorithm to solve this problem using the techniques of sparse optimization and successive convex approximation. Simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed cross-layer design in the downlink multi- hop C-RAN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».