Energy-Efficient Group-Sparse Transceiver Design for Multiuser MIMO Relaying in C-RAN
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the problem of centralized transceiver design for multiuser MIMO amplify-and-forward (AF) relaying within a cloud radio access network (C-RAN). The aim is to optimize AF matrices of remote radio heads (RRHs) acting as relays, in order to improve the reception quality at the destinations while reducing network power consumption and feedback overhead on the fronthaul links. A two-stage method is proposed to solve this problem efficiently. The first stage relies on interference leakage minimization subject to per-relay transmit power constraints along with signal preserving constraints. To reduce the total network power, RRH selection is achieved by incorporating in the objective function a regularization term that promotes group-sparsity among the RRHs. In the second stage, to reduce feedback overhead, a different penalty term is added that induces weight-level sparsity in the AF matrix of each active RRH. For both stages, low-complexity iterative algorithms based on the alternating direction method of multipliers (ADMM) are developed to solve the corresponding regularized problems with low complexity. Extensive simulations are performed to demonstrate the explicit benefits of the proposed design method, which results in notably lower power consumption, computational complexity and weight feedback overhead than conventional approaches.
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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 ».