Grupp sparse strålformning är en allmän ram för att minimera nät strömförbrukningen för molnradionät, som dock lider av hög beräknings komplexitet. I synnerhet måste ett komplext optimeringsproblem lösas för att erhålla fjärrradiohuvudet (RRH) beställningskriteriet i varje överföringsblock, vilket kommer att hjälpa till att bestämma de aktiva RRHs och tillhörande fronthaul länkar. I detta dokument föreslår vi innovativa tillvägagångssätt för att minska komplexiteten i detta viktiga steg i gruppformningen. Specifikt utvecklar vi först en utjämnad p-minimeringsmetod med den iterativa reviktade-2 algoritmen för att returnera en Karush-Kuhn-Tucker (KKT) punktlösning, samt förbättra förmågan att framkalla grupps sparhet i strålformande vektorer. Genom att utnyttja den Lagrangianska dualitetsteorin får vi slutna formlösningar vid varje iteration för att minska den beräkningsmässiga komplexiteten. De välstrukturerade lösningarna ger möjligheter att tillämpa den stordimensionella randommatristeorin för att härleda deterministiska approximationer för RRH-beställningskriteriet. Ett sådant tillvägagångssätt hjälper till att vägleda RRH-valet endast baserat på statistisk kanaltillståndsinformation, som inte kräver frekvent uppdatering, och därmed avsevärt minska beräkningen overhead. Simuleringsresultaten ska visa prestandavinsterna med den föreslagna metoden för minimering av p-minimering samt effektiviteten hos det stora systemanalysbaserade ramverket för beräkning av RRH-beställningskriteriet. Index Terms-Cloud-RAN, grön kommunikation, sparsam optimering, utjämnad p -minimisering, Lagrangian dualitet och slumpmässig matristeori.
Författarna utökade sitt arbete för att minska beräknings komplexiteten i att välja RRH med hjälp av Lagrangian dual methods i REF.
Enhanced Group Sparse Beamforming for Green Cloud-RAN: A Random Matrix Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}