Abstract-Cloud-radioanslutningsnät (CRAN), där fjärrradiohuvuden (RRH) används för att betjäna användare i ett målområde, och ansluten till en central processor (CP) via länkar med begränsad kapacitet som kallas fronthaul, är en lovande kandidat för nästa generations trådlösa kommunikationssystem. På grund av den innehållscentrerade karaktären hos framtida trådlösa kommunikationer är det önskvärt att lagra populärt innehåll i förväg vid RRH, för att minska bördan på fronthaul och uppnå energibesparingar genom gemensam överföring. Detta motiverar vår studie i detta dokument om energieffektiv överföring i en ortogonal frekvensdivision med flera åtkomst (OFDMA)-baserade CRAN med flera RRHs och användare, där RRHs kan församla populära innehåll. Vi anser att en gemensam optimering av användar-SC-tilldelningen, RRH-val och överföring av krafttilldelning över alla SC för att minimera den totala sändningskraften hos RRH:erna, med förbehåll för RRH:s individuella fronthaulkapacitetsbegränsningar och användarnas minimala hastighetsbegränsningar, samtidigt som hänsyn tas till cachestatus vid RRH:erna. Även om problemet är icke-konvex, föreslår vi en Lagrange dualitetsbaserad lösning, som effektivt kan beräknas med god noggrannhet. Vi jämför minsta sändningseffekt som krävs av den föreslagna algoritmen med olika caching strategier mot fallet utan caching av simuleringar, som visar den betydande energibesparing med caching. Index Terms-Caching, cloud radio access network (CRAN), ortogonal frekvensdelning multipel åtkomst (OFDMA), resursfördelning.
I REF föreslog författarna en gemensam resursfördelnings- och användarassocieringsalgoritm i ortogonal frekvensdivision med multi-access (OFDMA)-baserad fronthaulkapacitet begränsad moln-RANs (C-RANs) för att minimera leveranskostnaden för nätverken.
Green OFDMA resource allocation in cache-enabled CRAN
{'venue': '2016 IEEE Online Conference on Green Communications (OnlineGreenComm)', 'journal': '2016 IEEE Online Conference on Green Communications (OnlineGreenComm)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}