Cloud Radio Access Network (C-RAN) är en lovande lösning för att uppnå en aldrig tidigare skådad systemkapacitet i framtida trådlösa cellulära nätverk. Den enorma kapacitetsökningen kommer främst från den centraliserade och samordnade signalbehandlingen på molnservern. Fullskalig samordning i en storskalig C-RAN kräver dock bearbetning av mycket stora kanalmatriser, vilket leder till hög beräknings komplexitet och kanaluppskattning overhead. För att ta itu med denna utmaning skapar vi en enhetlig teoretisk ram för dynamisk klusterbildning genom att utnyttja de stora C-RAN-kanalmatrisernas nära nog olika egenskaper. Baserat på denna ram, föreslår vi en dynamisk bo kluster (DNC) algoritm som avsevärt förbättrar systemet skalbarhet i termer av basband-bearbetning och kanal-skattning komplexitet. Med den föreslagna DNC-algoritmen visar vi att den beräkningsmässiga komplexiteten (dvs. beräkningstiden med seriell bearbetning) för den optimala linjära detektorn avsevärt reduceras från O(N 3 ) till O(N 2 ), där N är antalet fjärrradiohuvuden (RRH) i C-RAN. Dessutom är den föreslagna DNC-algoritmen också möjlig att parallellbehandla, vilket ytterligare minskar beräkningstiden till O(N 42 23 ).
I vårt tidigare arbete REF föreslog vi en dynamisk klusteralgoritm för att minska beräkningskomplexet hos MMSE-detektorn.
Dynamic Nested Clustering for Parallel PHY-Layer Processing in Cloud-RANs
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}