무선 네트워크에서 백분위 최적화 - 파트 II: 셀 가장자리 처리량 최대화를 위한 빔포밍

Kernekoncepter

이 논문에서는 다중 사용자 다중 입출력(MU-MIMO) 네트워크에서 셀 가장자리 처리량을 최대화하기 위한 백분위 기반 빔포밍 최적화 문제를 다룹니다. 이를 위해 quadratic fractional transform(QFT) 알고리즘을 확장하고, 새로운 sum-greatest-qth-percentile weighted mean squared error(SGqP-WMSE) 최소화 문제를 도입하여 SLqP 레이트 최대화 문제와의 등가성을 보여줍니다. 또한 이 접근법을 이용하여 다양한 하이브리드 유틸리티 함수를 최적화할 수 있음을 보여줍니다.

Resumé

이 논문은 무선 네트워크에서 백분위 기반 빔포밍 최적화 문제를 다룹니다.

1. 빔포밍을 통한 SLqP 레이트 최대화 문제 정식화:

• 다중 사용자 다중 입출력(MU-MIMO) 네트워크에서 셀 가장자리 처리량을 최대화하기 위한 SLqP 레이트 최적화 문제를 정의합니다.
• 이 문제는 비볼록하고 비평활적이어서 기존 접근법으로는 해결이 어려움을 설명합니다.

2. 다차원 quadratic fractional transform(MQFT) 알고리즘:

• SLqP 레이트 최대화 문제를 해결하기 위해 QFT 알고리즘을 다차원 복소 빔포밍 문제로 확장합니다.
• 이 알고리즘은 반복적으로 보조 변수와 빔포밍 변수를 최적화하여 원래 목적 함수의 directional 정상점에 수렴합니다.

3. SGqP-WMSE 최소화 문제와의 등가성:

• 새로운 SGqP-WMSE 최소화 문제를 도입하고, 이 문제가 SLqP 레이트 최대화 문제와 등가임을 보여줍니다.
• 이를 통해 WMMSE 기반 접근법을 활용하여 SLqP 레이트 최대화 문제를 해결할 수 있습니다.

4. 하이브리드 유틸리티 함수 최적화:

• 제안된 접근법을 이용하여 다양한 비평활 및 비볼록 유틸리티 함수를 최적화할 수 있음을 보여줍니다.
• 이를 통해 기존 문헌의 문제들을 새로운 관점에서 해결할 수 있습니다.

5. 장기 평균 SLqP 레이트 최대화:

• 장기 평균 SLqP 레이트 최대화 문제를 다룹니다.
• 이를 위해 각 시간 슬롯에서의 부문제를 해결하는 접근법을 제안합니다.

Statistik

각 기지국의 최대 송신 전력은 Pmax입니다.
시스템 대역폭은 20MHz이고, 사용자 당 최대 송신 전력 제한은 43dBm입니다.
경로 손실 모델은 COST-231 모델을 따르며, 경로 손실 지수는 3.76입니다.

Citater

"이 문제는 비볼록하고 비평활적이어서 기존 접근법으로는 해결이 어렵습니다."
"제안된 접근법을 이용하여 다양한 비평활 및 비볼록 유틸리티 함수를 최적화할 수 있습니다."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Percentile Optimization in Wireless Networks- Part II

by Ahmad Ali Kh... kl. arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16343.pdf

Dybere Forespørgsler

질문 1

셀 가장자리 사용자의 처리량 요구사항을 고려하여 다양한 유틸리티 함수를 설계하고 최적화하는 방법에 대해 더 자세히 알아볼 수 있을까요?
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질문 2

백분위 기반 최적화 기법을 다른 무선 네트워크 문제(예: 자원 할당, 사용자 선택 등)에 어떻게 적용할 수 있을까요?
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질문 3

백분위 기반 최적화 기법이 실제 6G 네트워크 설계에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요?
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