Cross-Layer Scheduling and Beamforming in Smart-Grid Powered Cellular Networks With Heterogeneous Energy Coordination
Notice bibliographique
Résumé
User scheduling, beamforming and energy coordination are investigated in smart-grid powered cellular networks (SGPCNs), where the base stations are powered by a smart grid and natural renewable energy sources. Heterogeneous energy coordination is considered in SGPCNs, namely energy merchandizing with the smart grid and energy exchanging among the base stations. A long-term grid-energy expenditure minimization problem with proportional-rate constraints is formulated for SGPCNs. Since user scheduling is coupled with the beamforming vectors, the formulated problem is challenging to handle via standard convex optimization methods. In practice, the beamforming vectors need to be updated over each slot according to the channel variations. User scheduling needs to be updated over several slots (frame) since the frequent scheduling of user equipment can cause reliability issues. Therefore, the Lyapunov optimization method is used to decouple the problem. A practical two-scale algorithm is proposed to schedule users at each frame, and obtain the beamforming vectors and amount of exchanged natural renewable energy at each slot. We prove that the proposed two-scale algorithm can asymptotically achieve the optimal solutions via tuning a control parameter. Numerical results verify the performance of the proposed two-scale algorithm.
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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 | 0,000 | 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 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 ».