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小型蜂巢式網絡之進階能源及資源分配

為了解決BELTA的問題，作者泰森 這樣論述：

在第五代(5G)通信系統中,高數據速率傳輸和低能耗是小蜂窩網路等5G網路的重要要求。有限的能源資源和高數據要求是最大限度地提高網路利用率的挑戰。因此,對能源資源配置和混合能源利用進行了廣泛的研究。在文獻中,主要目標是最大限度地減少混合能源系統的交流功率使用,並最大限度地減少綠色能源浪費 (GEW)。此外,最大限度地利用能源,特別是綠色能源有限。在這裡,主要目標是設計小型蜂窩網路中具有網格和綠色能源的混合模型的最佳傳輸策略。最佳輸電政策應同時最大限度地減少電網耗電量和綠色收穫能源(GHE)的浪費;同時滿足服務品質 (QoS) 要求,如最小數據包丟棄概率。本文提出了兩種實用場景中的分組傳輸策略瑪

律科夫決策過程(MDP)模型。特別是,一個緩衝區在有限的傳輸時間間隔內用給定數量的數據包傳輸。在數據包傳輸的兩種情況下,GHE存儲在第一個場景中,而另一個場景立即使用能量。MDP 模型確定兩種方案的最佳操作和決策。在考慮有限的電池大小和有限的數據包緩衝區時,MDP 模型定義每個操作的操作、狀態、狀態轉換概率和成本值。此外,我們提出了採用多目標模型檢查瑪律科夫決策過程(MOMC-MDP)的傳輸策略,並採用線性時間邏輯(LTL)方案。MOMC-MDP 首先確定每個時隙中數據包傳輸的所有可行決策,然後選擇最佳可行決策之一來獲得最佳傳輸策略。三維 Markov 決策過程 (3D-MDP), 包括封衝區

、電池容量和通道狀態, 與資料包到達的資訊年齡 (AoI) 一起使用, 以提高建議的MOMC-MDP 方案的整體性能。在數據資源分配方面,毫米波(mmWave)技術帶來了更高的容量、更低的延遲和靈活的波束成形結構等卓越功能。毫米波的干擾管理原則影響輸送量和資源分配。MmWave 波束成形干擾管理旨在支援多波束操作,並最大限度地提高使用者設備 (UE) 的總體數據速率。大多數現有研究沒有考慮避免主波旁干擾(MI)和資源塊(RB)公平分配問題。因此,我們調查微型插槽設計,以減輕同一部門中 UEs 之間的所有潛力 MI。為此,我們設計了主信波干擾緩解(MIM)演算法,以最大限度地提高每個 UE 的數

據速率。在建議的設計中,MIM 演算法允許在同一時隙中同一扇區中的每個 ES 的 MI 取消。為了在所有 UEs 中公平分配 RB,我們提出了 MIM 公平分配 (MIM-FA) 演算法。此演算法依賴於多幀傳輸,其中為 UE分配相同數量的 RB。具體地說,根據每個 UE 剩餘總 RB的計算,MIM-F演算法將驗證每個 UE 具有相同的 RB編號。綜上關於本文的主要貢獻,就是從宏觀的角度對無線網路中的能量和數據分配,從最小浪費能量和QoS要求等參數出發。擬議的分析框架有助於分析傳輸策略的性能,併為小型蜂窩網路提供重要的見解。因此,5G 無線網路可以支援更高的容量、更低的延遲和更高的能源利用率。