Enhanced Fronthaul Capacity in CRANs: Sum-Rate Maximization via Joint Optimal Design of STAR-RIS, Massive MIMO and Data Compression
Notice bibliographique
Résumé
Cloud Radio Access Networks (CRAN) face a critical challenge due to the limited capacity of fronthaul links overwhelmed by massive data transmissions. This paper proposes a novel CRAN design that effectively tackles this challenge. Our approach combines three key elements: (1) Massive MIMO at the baseband unit to leverage large array gain and interference suppression; (2) a novel simultaneous transmitting and reflecting (STAR) reconfigurable intelligent surface (RIS) that can both transmit and reflect signals concurrently, improving fronthaul capacity through energy splitting technique by enabling communication with remote radio heads serving multiple user equipments; and (3) a data compression technique by optimizing the quantization noise covariance matrix across remote radio heads, significantly reducing the fronthaul traffic load. We formulate a problem to maximize the overall network sum-rate by jointly optimizing transmit power, fronthaul capacity, beamforming vectors at RRHs, data compression, and STAR-RIS transmission-reflection coefficients. To address the nonconvexity of the resulting joint optimization problem, successive convexification along with alternating optimization technique are used to develop an iterative algorithm. Simulations demonstrate that our STAR-RIS-aided CRAN design surpasses conventional reflecting-only RIS aided CRAN by providing full-space coverage and thus offering more degrees-of-freedom compared to traditional RIS.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».