VLC in Future Heterogeneous Networks: Energy– and Spectral–Efficiency Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Energy efficiency (EE) and spectral efficiency (SE) have been identified as key performance indicators in the design of future cellular networks. However, the available radio frequency (RF) spectrum is becoming highly saturated, thus making it difficult for network operators to achieve significant throughput and SE enhancement without increasing their power consumption. To that end, exploiting the abundant unlicensed spectrum in the visible light band to complement RF communication has become an important research direction in the design of wireless systems. Visible light communication (VLC) combines illumination and communication while significantly reducing the power consumption and related carbon footprint of wireless systems. This paper investigates the introduction of a VLC system in a two-tier RF heterogeneous network (HetNet). The EE and SE performance of the resulting three-tier HetNet is investigated, and a novel energy efficient resource allocation scheme is proposed. More specifically, the joint problem of user association and power control to maximize the EE is formulated as a fractional programming problem under the transmit power and quality-of-service requirements constraints. To tackle the nonconvexity of the problem, the original EE problem is first transformed into a parametric subtractive form. Then, the joint problem is separated into a user association and power control sub-problems. An efficient iterative algorithm is proposed to solve these two sub-problems, alternately. The performance of the proposed algorithm in terms of total network throughput, EE, and SE for different user densities is verified using simulation results.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 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 ».