Hur skulle ett mobilt nätverk som är utformat för maximal energieffektivitet se ut? För att besvara denna grundläggande fråga, verktyg från stokastisk geometri används i detta papper för att modellera framtida cellulära nätverk och få en ny lägre bunden på den genomsnittliga uplink spektral effektivitet. Detta gör det möjligt för oss att formulera en dragbar uplink energieffektivitet (EE) maximering problem och lösa det analytiskt med avseende på densiteten hos basstationer (BS), överföring effektnivåer, antalet BS antenner och användare per cell, och pilot återanvändning faktor. De slutna formuttryck som erhålls från detta allmänna EE-maximeringsramverk ger värdefulla insikter om samspelet mellan optimeringsvariabler, hårdvaruegenskaper och spridningsmiljö. Små celler har visat sig ge hög EE, men EE förbättring mättar snabbt med BS densitet. Intressant är att maximal EE uppnås genom att även utrusta BS med flera antenner och fungera på ett "massiv MIMO" sätt, där arrayen vinst från sammanhängande detektion minskar störningar och multiplexing av många användare minskar energikostnaden per användare. EE för cellulära nätverk har definierats ur olika perspektiv under det senaste årtiondet [15], [16]. En av de vanligaste definitionerna är förhållandet mellan nytta och kostnad, där servicekvaliteten per områdesenhet (a.u.) jämförs med de tillhörande energikostnaderna. I detta dokument används följande allmänna definition: spektral verkningsgrad [bit/symbol/km 2 ] Transmit power + Circuit power per a.u. [J/symbol/km 2] som ger ett EE-mått mätt i bit/J. 1 De flesta av de tidiga verk som analyserade EE, som definieras ovan, har fokuserat på encells fall där störningar från andra celler försummas. Exempel på detta är [13], [17]–[23]. I synnerhet [17] anser författarna att UL:s effektallokering av multianvändares MIMO-system och visar att EE maximeras när specifika UE:er stängs av. UL studerades också i [18], där EE visades vara en konkava funktion av antalet BS antenner, M, och UE hastigheter. DL har undersökts i [13], [19], [20], varav [13] och [19] visar att EE är en konkava funktion av M, medan ett liknande resultat visas för antalet UE, K, i [20]. Tyvärr, i dessa verk, systemparametrar optimerades med hjälp av simuleringar som (även användbara) inte ger en fullständig bild av hur EE påverkas av M och K. Nyligen, [21] härledde den optimala M och K för en given UL summa, medan [23] härledde den optimala M, K och UE hastigheter för att maximera EE gemensamt för UL och DL. Dessa två verk använder en realistisk strömförbrukningsmodell där avledningen i kretsarna är icke-linjärt beroende av ovanstående parametrar. Enkelt slutna formuttryck för EE-maximerande parametervärden och deras skalningsbeteende härleds för noll-forcing (ZF) bearbetning med perfekt kanaltillståndsinformation (CSI) och verifieras genom simuleringar för andra processsystem enligt ofullständig CSI. EE-analysen av flercelliga nätverk är mycket mer involverad än i encellsfallet på grund av den komplicerade nätverkstopologin och den intercellsinterferens som uppstår. Den enklaste metoden är att förlita sig på tunga Monte Carlo simuleringar. Försök i denna riktning kan göras i [24] och [25]. Tyvärr är Monte Carlo simulerade resultat ofta anekdotiska eftersom man inte kan skilja grundläggande egenskaper från beteenden som induceras av parameterval. Alternativt kan förenklade nättopologier övervägas, såsom Wyner-modellen [26] eller den symmetriska nätbaserade utbyggnaden [23]. Även attraktiv för sin analytiska enkelhet, Wyner modellen fångar inte väl de väsentliga egenskaperna hos verkliga och praktiska nätverk [27]. På samma sätt kan de symmetriska rutnätsbaserade modellerna inte fånga upp den oregelbundna strukturen för utbyggnad av småcelliga nät. 1 Vissa tidigare verk har ansett felaktiga EE-mått i bit/J/Hz, genom att glömma att skala både täljaren och nämnaren med den symbolhastighet (eller bandbredd) som uttryckligen (eller implicit) antogs för att beräkna bullereffekten och det dimensionslösa SNR-värdet. Dessa arbeten nämns inte i detta avsnitt av uppenbara skäl.
Dessutom optimerades systemparametrarna gemensamt för att maximera energieffektiviteten i REF.
Deploying Dense Networks for Maximal Energy Efficiency: Small Cells Meet Massive MIMO
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}