Abstract-I detta dokument undersöker vi näteffektminimering problem för multicast molnet radio access nätverk (Cloud-RAN) med ofullständig kanal tillstånd information (CSI). Den viktigaste observationen är att näteffektminimering kan uppnås genom att adaptivt välja aktiva fjärrradiohuvuden (RRH) genom att styra grupp-parsitet strukturen hos strålformningsvektorn. Detta ger dock ett icke-konvext kombinatoriskt optimeringsproblem, för vilket vi föreslår en trestegs robust grupp gles strålformande algoritm. I det första steget föreslås en kvadratisk variationsformulering av den viktade blandade l1/l2-normen för att inducera grupp-parsitetsstrukturen i den aggregerade strålformningsvektorn, vilket anger de RRH som kan stängas av. En perturbed alternerande optimeringsalgoritm föreslås sedan för att lösa den resulterande icke-konvexa grupp-parsitet som framkallar optimeringsproblem genom att utnyttja dess konvexa understrukturer. I det andra steget föreslår vi en fasLift-teknikbaserad algoritm för att lösa genomförbarhetsproblemet med en given aktiv RRH-uppsättning, som hjälper till att bestämma de aktiva RRH. Slutligen används den semidefinita avslappningstekniken (SDR) för att bestämma de robusta flergjutna strålformarna. Simuleringsresultat kommer att visa konvergensen av den perturbed alternerande optimeringsalgoritmen, samt effektiviteten av den föreslagna algoritmen för att minimera näteffektförbrukningen för multicast Cloud-RAN.
I REF behandlades en robust strålebildare med bristfällig CSI med ett mineffektmål för molnradioanslutningsnät (Cloud-RAN).
Robust Group Sparse Beamforming for Multicast Green Cloud-RAN with Imperfect CSI
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}