Abstract-This paper syftar till att garantera uppnåelig energieffektivitet (EE) rättvisa i en multicell multianvändare multipleinput enda-output downlink system. Konstruktionsmålet är att maximera den minsta EE bland alla basstationer (BS) som omfattas av effektbegränsningar per BS. Detta resulterar i ett max-min fraktionerat program och som sådan är svårt att lösa i allmänhet. Vårt mål är att utveckla decentraliserade algoritmer för maximal EE-problem baserat på att kombinera den successiva konvex approximation (SCA) ramverk och den alternerande riktning metoden för multiplikatorer (ADMMs). Specifikt, utnyttja SCA-principen, vi iterativt approximation nonconvex design problem genom en sekvens av konvexa program för vilka två decentraliserade algoritmer föreslås. I det första tillvägagångssättet löses det konvexa program som erhålls vid varje steg i SCA-förfarandet optimalt genom att BS kan utbyta den information som krävs tills ADMM konvergerar. Konvergensen av den första metoden är analytiskt garanterad, men mängden backhaul signalering kan vara märkbar i vissa realistiska miljöer. För att minska backhaul overhead utför den andra metoden en abstrakt version av ADMM där endast en uppdatering av variabler utförs. Numeriska resultat ges för att visa effektiviteten hos de två föreslagna decentraliserade algoritmerna. Index Terms-Energi effektivitet, max-min delprogrammering, successiv konvex approximation, alternerande riktning metod multiplikatorer.
Decentraliserade algoritmer baserade på kombinationen av SCA-ramverket och ADMM-metoden utvecklas i REF för problemet med energieffektivitetsoptimering av rättvisa i ett flercelligt multianvändarsystem med flera input-nedlänksystem med en enda utgång.
Distributed Solutions for Energy Efficiency Fairness in Multicell MISO Downlink
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}