Downlink Optimization in Cloud Radio Access Networks with Hybrid RF/FSO Fronthaul
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Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the downlink of a cloud radio access network (C-RAN) that incorporates a baseband central processor (CP), multiple remote radio units (RUs), and a network of wireless fronthaul links that connect the RUs to the CP. The fronthaul network utilizes dedicated point-to-point free-space optical (FSO) links along with a broadcast radio frequency (RF) channel. The spectrum of the RF channel is also utilized for downlink transmission from the RUs to the mobile users. That is, the available RF spectrum is time-shared (in a half-duplex manner) among the fronthaul and downlink. The data symbols intended for different users are linearly precoded at the CP in the form of quantized in-phase and quadrature (IQ) samples. These samples are compressed then delivered via the fronthaul network to the corresponding RUs. The RUs, in turn, perform decompression and IQ modulation, before broadcasting their RF signals to the users. We focus on the joint design of the linear precoders, quantizers, and capacity of the RF fronthaul links, along with the time allocation of the RF spectrum, in order to maximize the weighted sum-rate of the users, subject to power constraints and capacity limitations of the hybrid fronthaul network. The resulting problem is nonconvex and difficult to handle. Therefore, we propose a computationally-tractable algorithm that utilizes line search and alternating convex optimization in order to obtain a high-quality suboptimal solution. We provide numerical examples to demonstrate the performance of the proposed algorithm under different weather conditions. We also show the performance gain of hybrid RF/FSO fronthaul, as compared to FSO-only fronthaul, during unfavorable weather conditions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle