Energy-Efficient 5G Integrated Access and Backhaul Open RAN-Based Fixed Wireless Access Provisioning in Rural Areas
Notice bibliographique
Résumé
Fixed Wireless Access (FWA) has emerged as a promising solution for providing Internet access to rural areas where fiber deployment is not economically feasible. Recently, 5G-based FWA has been demonstrated to offer high coverage and capacity using mid and high-frequency bands. However, these bands require more radio units to increase capacity and coverage. Additionally, 5G-based FWA necessitates the deployment of edge clouds for proximity computation and hosting network functions. However, deploying more radios and leveraging edge cloud infrastructure can increase the network’s energy consumption. Therefore, such 5G-based FWA should be designed and powered by renewable energy to be sustainable and cost-efficient in rural areas. To address these challenges, we propose energy-efficient 5G Integrated Access and Backhaul Open Radio Access Network-based FWA (5G IAB and Open RAN-based FWA) serving rural areas, where Open RAN supports the interoperability of 5G-based FWA elements. We design an energy model that leverages the power grid and renewable energy to serve IAB and Open RAN-based FWA.We join the communication model with the energy model. Then, we formulate a joint optimization problem to minimize energy consumption while maximizing communication utility. We propose concave programming and disciplined convex programming as solutions. The results show that our approach can increase network and energy utility by leveraging renewable energy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».