Abstract-Convex optimering är ett kraftfullt verktyg för resursfördelning och signalbehandling i trådlösa nätverk. Eftersom nättätheten förväntas öka drastiskt för att tillgodose den exponentiellt växande mobila datatrafiken, går problemen med optimering av prestanda in i en ny era som kännetecknas av en hög dimension och/eller ett stort antal begränsningar, vilket medför betydande design- och beräkningsutmaningar. I detta dokument presenterar vi en ny tvåstegsmetod för att lösa storskaliga konvexa optimeringsproblem för täta trådlösa kooperativa nätverk, som effektivt kan upptäcka ogenomförbarhet och njuta av modellering flexibilitet. I det föreslagna tillvägagångssättet omvandlas det ursprungliga storskaliga konvexa problemet till ett standardformat för konprogrammering i det första steget via matrisfyllning, som endast behöver kopiera problemparametrarna såsom kanalstatsinformation (CSI) och kvalitetskrav (QoS) till standardformulärets förlagsstrukturer. Förmågan att ge ogenomförbarhetscertifikat och möjliggöra parallell databehandling uppnås genom att lösa homogena självdual inbäddning av det ursprungliga dubbla paret i standardformuläret. I lösningsskedet används metoden för uppdelning av operatören, dvs. multiplikatorernas växelriktningsmetod (ADMM), för att lösa den storskaliga homogena inbäddningen av sig själv. Jämfört med andra ordningens metoder kan ADMM lösa storskaliga problem parallellt med blygsam noggrannhet inom rimlig tid. Simuleringsresultaten kommer att visa hur snabbt, skalbart och tillförlitligt det föreslagna ramverket är jämfört med de senaste modellerna och lösningarna. Index Terms-Dense trådlöst nätverk, storskalig optimering, matrisfyllning, operatör uppdelning metod, ADMM, homogen själv-dual inbäddning.
Författarna i REF presenterar ett tvåstegsoptimeringsramverk för att effektivt lösa problem med storskalig kraftminimering och nätverksnytta för täta trådlösa kooperativa nätverk som exakt kan omformuleras som problem med andra ordningens konprogrammering (SOCP).
Large-Scale Convex Optimization for Dense Wireless Cooperative Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}