Energy‐efficient BBU pool virtualisation for C‐RAN with quality of service guarantees
Notice bibliographique
Résumé
Cloud radio access network (C‐RAN) has been introduced as a promising network paradigm for improving the spectral and energy efficiency of next‐generation mobile systems. In C‐RAN, the computation resources of the centralised baseband units (BBUs) can be virtualised and dynamically shared among cells for energy‐efficient BBU pool utilisation. In this study, a BBU virtualisation scheme is proposed to minimise the total power consumption in the BBU pool subject to constraints on users’ quality of service in terms of real‐time requirements, individual fronthaul capacity and BBU capacity. As the BBU processing time and transmission delay for each user data can be compromised to meet the user's real‐time requirements while minimising the BBU power consumption, a priori user association phase is proposed and formulated as an optimisation problem to maximise the users’ transmission rate, and hence minimising their transmission delay. Then, the BBU processing allocation phase is formulated as a bin‐packing problem to minimise the overall power consumption in the BBU pool. Since this problem is combinatorial, a heuristic algorithm is proposed based on best‐fit‐decreasing algorithm to solve it. Extensive simulations show that the proposed scheme outperforms the comparable ones in terms of power consumption with reduction up to 33%.
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 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 | 0,002 | 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 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 ».