Power Control in Cellular Wireless Networks
Notice bibliographique
Résumé
For a wireless network, the transmit power is one of the main radio resources. Two major objectives of power control in a wireless network are to extend UEs’ battery life and to maintain an acceptable QoS (e.g., in terms of the SINR or throughput) for all UEs by minimizing interferences to UEs. Data services require a higher SINR (as a measure of QoS) as compared to the voice service, because the latter is more tolerant to bit errors. In contrast to the voice service for which the QoS is measured by a step function of the SINR [1], the commonly used QoS measure for the data service is, in general, an increasing function of the SINR. A distributed scheme for power control is preferred to a centralized one, because in the former, the transmit power level of a user is decided by that user by utilizing the locally available information and uses minimal feedback from the BS. In this way, the need for frequent power setting commands by the BS are avoided, and the processing capabilities at the BS needed to obtain the instantaneous uplink power levels of all UEs are substantially reduced. In contrast, a centralized approach needs to have information about path-gains and throughput requirements for all UEs at the BS. In this chapter, we first discuss why power control is needed and state the objectives of power control, followed by a discussion on conventional open/closed loop and centralized power control algorithms. Then various existing distributed power control algorithms are presented and evaluated according to different criteria. Objectives of Power Control In Chapter 5, we studied the relation between transmit power and SINR vectors. We know that the achieved SINRs by UEs at uplink or downlink determine their experienced QoS. Now the question is how the predetermined target QoS for users can be achieved. The transmit power cannot be set at random or at a fixed level by the UEs. For example, if the UEs served by the same cell transmit at the same fixed power level, the SINR for the UEs with good path-gains (e.g., those near the BS) are high, whereas for the far UEs it will be low. This is called the near-far problem , which can be addressed if the transmit power is dynamically controlled.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».