Stora multi-input multiple-output (MIMO) nätverk lovar hög energieffektivitet, dvs. mycket mindre effekt krävs för att uppnå samma kapacitet jämfört med de konventionella MIMO-nätverk om perfekt kanaltillstånd information (CSI) finns tillgänglig vid sändaren. I sådana nät krävs dock stora omkostnader för att erhålla fullständig CSI, särskilt för system med frekvensdivision Duplex (FDD). För att minska overhead föreslår vi ett system för att välja nedlänkantenner, som väljer S-antenner från M > S-transmissionsantenner baserade på den storskaliga blekning för att betjäna K ≤ S-användare i stora distribuerade MIMO-nätverk som använder regulariserad noll-forcing (RZF) förkodning. I synnerhet studerar vi den gemensamma optimeringen av antennval, regulariseringsfaktor och effektallokering för att maximera den genomsnittliga viktade summan. Detta är ett blandat kombinatoriskt och icke-konvext problem vars mål och begränsningar inte har några slutna uttryck. Vi tillämpar slumpmässig matristeori för att härleda asymptotiskt korrekta uttryck för mål och begränsningar. Som sådan, är den gemensamma optimeringsproblem sönderdelas i subproblem, som var och en är löst med en effektiv algoritm. Dessutom tar vi fram strukturella lösningar för vissa specialfall och visar att kapaciteten hos mycket stora distribuerade MIMO-nätverk skalar som O (KlogM ) när M → ∞ med K, S fast. Simuleringar visar att det föreslagna systemet uppnår betydande resultatvinster jämfört med olika baslinjer.
I REF har ett antennvalssystem som tillsammans optimerar antennval, regulariseringsfaktor och effektallokering presenterats för att maximera den genomsnittliga viktade summan (WSR) i storskaliga C-RAN-nedlänksystem.
Joint Power and Antenna Selection Optimization in Large Cloud Radio Access Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}