toplogo
Sign In

Effizienzoptimierte Ressourcenzuweisung bei mmWave/THz-Frequenzen mit kooperativem Raten-Splitting


Core Concepts
Durch die Verwendung von kooperativem Raten-Splitting und Übertragung über mehrere Zeitblöcke kann der Energieverbrauch in mmWave/THz-Mehrnutzer-Downlink-Kommunikationssystemen minimiert werden.
Abstract

Der Artikel präsentiert Algorithmen zur Minimierung des Energieverbrauchs in mmWave/Terahertz-Mehrnutzer-Downlink-Kommunikationssystemen. Um die Abdeckung in hochfrequenzanfälligen Systemen zu gewährleisten, wird kooperatives Raten-Splitting (CRS) und Übertragung über mehrere Zeitblöcke betrachtet, wobei die Nutzer über CRS zusammenarbeiten, um einem blockierten Nutzer zu helfen. Darüber hinaus zeigt der Artikel, dass die Übertragung über mehrere Zeitblöcke durch eine intelligente Ressourcenzuweisung Vorteile bringt.

Zunächst wird ein Kommunikationsrahmen namens "improved distinct extraction-based CRS" (iDeCRS) vorgeschlagen, der die Vorteile des Raten-Splittings nutzt. Unter Verwendung dieses Übertragungsrahmens wird eine Leistungsgrenze unter der Annahme von Genie-Kanalzustandsinformationen (CSI) abgeleitet, d.h. die Kanäle der aktuellen und zukünftigen Zeitblöcke sind bekannt (GENIE). Basierend auf den Ergebnissen von GENIE wird ein neuartiger "Effizienz-beschränkter Optimierungs"-Algorithmus (ECO) abgeleitet, der von Momentan-CSI ausgeht. Zusätzlich wird ein einfacher, aber effektiver "gleichmäßige Datenübertragung" (EDT)-Algorithmus vorgeschlagen, der eine gleichmäßige Übertragung über die Zeitblöcke hinweg fördert. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass ECO und EDT zufriedenstellende Leistungen im Vergleich zu GENIE aufweisen. Die Ergebnisse zeigen auch, dass ECO besser abschneidet als EDT, wenn viele Nutzer kooperieren, und umgekehrt.

edit_icon

Customize Summary

edit_icon

Rewrite with AI

edit_icon

Generate Citations

translate_icon

Translate Source

visual_icon

Generate MindMap

visit_icon

Visit Source

Stats
Durch die Verwendung von kooperativem Raten-Splitting und Übertragung über mehrere Zeitblöcke kann der Energieverbrauch in mmWave/THz-Mehrnutzer-Downlink-Kommunikationssystemen minimiert werden. Der vorgeschlagene iDeCRS-Rahmen kann die Vorteile des Raten-Splittings voll ausschöpfen, ohne den Hardware-Aufwand der kooperierenden Nutzer zu erhöhen. Der GENIE-Ansatz, der die Kanäle aller Zeitblöcke kennt, dient als Leistungsgrenze und unterstützt andere vorgeschlagene Techniken. Der ECO-Algorithmus verwendet ein neuartiges Konzept der Effizienz-beschränkten Optimierung, um den Energieverbrauch unter Berücksichtigung der Durchsatzanforderungen zu minimieren. Der EDT-Algorithmus überträgt die Daten so gleichmäßig wie möglich über die Zeitblöcke hinweg.
Quotes
"Durch die Verwendung von kooperativem Raten-Splitting und Übertragung über mehrere Zeitblöcke kann der Energieverbrauch in mmWave/THz-Mehrnutzer-Downlink-Kommunikationssystemen minimiert werden." "Der vorgeschlagene iDeCRS-Rahmen kann die Vorteile des Raten-Splittings voll ausschöpfen, ohne den Hardware-Aufwand der kooperierenden Nutzer zu erhöhen." "Der ECO-Algorithmus verwendet ein neuartiges Konzept der Effizienz-beschränkten Optimierung, um den Energieverbrauch unter Berücksichtigung der Durchsatzanforderungen zu minimieren."

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Effizienz-Beschränkung in ECO weiter optimieren, um die Leistung bei verschiedenen Kanalzuständen zu verbessern

Um die Effizienz-Beschränkung in ECO weiter zu optimieren und die Leistung bei verschiedenen Kanalzuständen zu verbessern, könnte man eine adaptive Anpassung der Hyperparameter einführen. Anstatt einen festen Wert für den Hyperparameter s zu verwenden, könnte man ihn dynamisch an die aktuellen Kanalbedingungen anpassen. Dies könnte durch die Integration von Echtzeit-Feedbackmechanismen erfolgen, die die Kanalqualität überwachen und den Hyperparameter entsprechend anpassen. Auf diese Weise könnte das System in der Lage sein, die Effizienzbeschränkung flexibel zu steuern und die Leistung in Echtzeit zu optimieren, basierend auf den aktuellen Kanalbedingungen.

Welche zusätzlichen Faktoren, wie z.B. Mobilität oder Interferenz, könnten in zukünftigen Arbeiten berücksichtigt werden, um die Praxistauglichkeit der vorgeschlagenen Ansätze zu erhöhen

In zukünftigen Arbeiten könnten zusätzliche Faktoren wie Mobilität und Interferenz berücksichtigt werden, um die Praxistauglichkeit der vorgeschlagenen Ansätze weiter zu erhöhen. Mobilität der Benutzer kann zu sich ändernden Kanalbedingungen führen, die die Leistung des Systems beeinflussen. Durch die Integration von Mobilitätsmodellen und Interferenzanalysen in die Optimierungsalgorithmen könnte das System robustere und zuverlässigere Leistungen erzielen. Darüber hinaus könnten auch Aspekte wie Energieeffizienz und Latenzzeiten in die Optimierung einbezogen werden, um eine umfassendere Bewertung der Leistungsfähigkeit des Systems zu ermöglichen.

Wie könnte man die Erkenntnisse aus dieser Arbeit auf andere Anwendungsszenarien wie drahtlose Energieübertragung oder Industrie 4.0 übertragen

Die Erkenntnisse aus dieser Arbeit könnten auf andere Anwendungsszenarien wie drahtlose Energieübertragung oder Industrie 4.0 übertragen werden, um die Effizienz und Zuverlässigkeit drahtloser Kommunikationssysteme in diesen Bereichen zu verbessern. Im Bereich der drahtlosen Energieübertragung könnten die vorgeschlagenen Algorithmen zur Optimierung der Ressourcenzuweisung und Energieeffizienz eingesetzt werden, um eine effiziente und zuverlässige Übertragung von Energie über drahtlose Kanäle zu gewährleisten. In der Industrie 4.0 könnten die Ansätze zur Verbesserung der drahtlosen Kommunikation in vernetzten Produktionsumgebungen eingesetzt werden, um die Konnektivität, Effizienz und Sicherheit von Industrieanlagen zu optimieren.
0
star