Joint Computing and Radio Resource Allocation in Cloud Radio Access Networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers the problem of joint radio and computing resource allocation in Cloud Radio Access Network (C-RAN) architecture. We develop a resource allocation scheme to maximize weighted sum-rate of the system, while minimizing total power consumption. For power consumption, we consider both static and dynamic power consumption in Remote Radio Heads (RRHs), fronthaul links, and Base Band processing Units (BBUs). Our model considers quality of service requirements, fronthaul capacity, maximum transmission power, and computing capacity constraints in a comprehensive formulation. The joint resource allocation problem is non-convex, which is shown to be NP-hard, and thus we apply a number of techniques to convexify the problem. Then, using the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions, we show that the problem can be decomposed into two sub-problems that can be efficiently solved using an iterative Quadratically Constrained Quadratic Program (QCQP) and a bin packing algorithm, respectively. The performance of the proposed scheme is evaluated through simulation studies, which shows the proposed scheme outperforms the existing approaches in BBU minimization, total power consumption, and system utility which is defined as the weighted sum-rate minus power consumption.
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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 ».