Sammanfattning av denna webbsida: I 5G-nätverk betraktas heterogena molnradionät (H-CRAN) som en lovande framtida arkitektur för att minimera energiförbrukningen och effektivt fördela resurser. I takt med att antalet användare ökar görs dock studier för att komma till rätta med energikonsumtionsproblemen. I denna studie föreslår vi en effektstyrningsalgoritm med mobilitetsprognoser för att ge en hög energieffektivitet för 5G H-CRAN. I synnerhet förutser den föreslagna algoritmen UE-rörlighet i fordonsrörlighetsscenarier och utför fjärrradiohuvudet (RRH)-bytesoperationer baserat på %-förutsägelseresultat. Vi formulerar ett optimeringsproblem för att maximera energieffektiviteten samtidigt som vi uppfyller kravet på avbrottsannolikhet. Vi föreslår sedan en RRH switching operation baserad på Markov mobilitet förutsägelse och optimera överföringseffekten baserat på en gradient metod. Simuleringsresultat visar den förbättrade energieffektiviteten jämfört med befintliga RRH switching-operationalgoritmer.
Park och Lim Ref föreslog en effektstyrningsalgoritm med mobilitetsprognoser för att utföra fjärrstyrning av radiohuvud i ett heterogent nät för radioåtkomst till moln (H-CRAN) för att förbättra energieffektiviteten.
Energy-Effective Power Control Algorithm with Mobility Prediction for 5G Heterogeneous Cloud Radio Access Network
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}