Täta trådlösa nätverk är en lovande lösning för att möta den enorma efterfrågan på kapacitet i 5G trådlösa system. Det finns dock två genomförandefrågor, nämligen inblandningen och backhaul-frågorna. För att lösa dessa problem, föreslår vi en ny nätverksarkitektur som kallas backhaul-begränsad cachad tät trådlöst nätverk (C-DWN), där en fysisk skikt (PHY) caching system används vid basstationer (BS), men bara en bråkdel av BS har trådbunden nyttolast backhauls. PHY-cachelagringen kan ersätta rollen för trådbundna backhauls för att uppnå både den cache-inducerade multi-input-multiple-output (MIMO) samarbetsvinst och cache-assisterade multi shoppingvinst. Två grundläggande frågor tas upp. Kan vi utnyttja PHY-cachen för att uppnå linjär kapacitetsskalning med begränsade lastbackhauler? I så fall, hur mycket cache behövs? Vi visar att kapaciteten hos den backhaulbegränsade C-DWN faktiskt skalar linjärt med antalet BS om BS-cachestorleken är större än en tröskel som beror på innehållets popularitet. Vi kvantifierar också genomströmningsvinsten på grund av cache-inducerad MIMO samarbete över konventionella caching system (som utnyttjar enbart cakedassisted multishopping). Intressant nog är den minsta BS-cachestorlek som krävs för att uppnå en betydande cache-inducerad MIMO-samarbetsvinst densamma som för att uppnå den linjära kapacitetsökningen. Index Terms-PHY caching, täta trådlösa nätverk, kapacitetsskalning, cache-inducerade kooperativ MIMO. Professor och grundare av Huawei-HKUST Joint Innovation Laboratory vid HKUST. Hans nuvarande forskningsfokus omfattar robust och delayoptimal tvärskiktsoptimering för trådlösa MIMO/OFDM-system, störningsbegränsande tekniker för trådlösa nätverk, massiva MIMO, M2M och nätverksstyrningssystem.
I REF tar författarna upp frågan om hur mycket cachelagring som behövs för att uppnå linjär kapacitetsskalning i det täta trådlösa nätverket baserat på skalningsmetod.
How Much Cache is Needed to Achieve Linear Capacity Scaling in Backhaul-Limited Dense Wireless Networks?
{'venue': 'TNET', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}