Cellarkitekturen Cloud-Radio Access Network (C-RAN) bygger på överföring av komplexa basbandssignaler till och från en central enhet (CU) över digitala fronthaullänkar för att möjliggöra virtualisering av basbandets processfunktioner för distribuerade radioenheter (RU). Standarddesignen av digital fronthauling baseras antingen på skalära kvantisering eller på mer sofistikerade pointto-point-komprimeringstekniker som arbetar med basbandssignaler. Motiverad av nätverksinformation teoretiska resultat, tekniker för fronthaulquantization och komprimering som förbättrar över punkt-till-punkt lösningar genom att möjliggöra gemensam bearbetning över flera fronthaul länkar vid CU har nyligen föreslagits för både upplänk och nedlänk. För nedlänken visade sig en form av gemensam kompression, känd i nätverksinformationsteorin som multivariatkompression, vara fördelaktig under ett icke-konstruktivt asymptotiskt informationsteoretiskt ramverk. I detta papper, istället, designen av en praktisk symbol-för-symbol fronthaul quantization algoritm som implementerar idén om multivariat kompression undersöks för C-RAN nedlänk. Jämfört med nuvarande standarder kräver den föreslagna kvantifieringen av multivariat (MQ) endast ändringar i CU-behandlingen, medan inga ändringar krävs i RU. Algoritmen utvidgas för att möjliggöra gemensam optimering av downlink-förkodning och kvantisering, reducerad komplexitet MQ via successiv blockquantization och kompression med variabel längd. Numeriska resultat, som inkluderar prestandautvärderingar över standardcellmodeller, visar fördelarna med MQ och fördelarna med en gemensam optimering med förkodning.
Lee och Al. REF undersökte multivariat fronthaul kvantization som motiveras av nätverks-information teorin, som är kapabel att gemensamt optimera nedlänken förkodning och kvantisering vid en reducerad komplexitet.
Multivariate Fronthaul Quantization for Downlink CRAN Wonju