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J-GLOBAL ID：201802217949764807   整理番号：18A1860953

5G超高密度ネットワークにおけるエネルギー効率最大化指向資源割付:集中化および分散アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Energy efficiency maximization oriented resource allocation in 5G ultra-dense network: Centralized and distributed algorithms

著者 (6件)： Li Wei (National Key Laboratory of Science and Technology on Communications, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China) ,  Wang Jun (National Key Laboratory of Science and Technology on Communications, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China) ,  Yang Guosheng (National Key Laboratory of Science and Technology on Communications, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China) ,  Zuo Yue (National Key Laboratory of Science and Technology on Communications, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China) ,  Shao Qijia (National Key Laboratory of Science and Technology on Communications, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China) ,  Li Shaoqian (National Key Laboratory of Science and Technology on Communications, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China)
資料名： Computer Communications (Amsterdam)  (Computer Communications (Amsterdam))
巻： 130  ページ： 10-19  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0443B  ISSN： 0140-3664  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 経済的および環境的懸念の両方により,エネルギー効率(EE)は,現在,第5世代(5G)移動通信ネットワークのための重要な柱の1つになっている。5G超高密度ネットワーク(UDN)のダウンリンクEEを最大化するために,制約付きEE最大化問題を定式化し,分数プログラミング理論に基づいて凸表現に変換した。この問題を解決するために,著者らは最初に,Dinkelbachの手順に基づいて最適に到達するために集中化アルゴリズムを採用した。効率を改善し,計算量を低減するために,乗算器(ADMM)の交互方向法に基づく分散反復資源割当アルゴリズムを提案した。提案した分散アルゴリズムに対して,局所および二重変数を並列および独立に各基地局(BS)により更新し,グローバル変数をBS間の協調および情報交換により更新した。さらに,雑音がBSs間の不完全な情報交換をもたらす可能性があるので,グローバルな変数更新は故障を受ける可能性がある。この問題に対処するために,著者らは,情報交換が成功しているので,グローバル変数のみが更新されるロバストな分散アルゴリズムを提案した。著者らは,この改良されたロバストな分散アルゴリズムが,ほぼ確実にプライマル問題の最適解に収束することを証明した。シミュレーション結果により,提案した集中化および分散アルゴリズムを検証した。特に,提案したロバスト分散アルゴリズムは,雑音の影響を効果的に除去することができ,計算量のわずかな増加のコストで最適値に収束することができる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  情報交換 ,  計算機シミュレーション ,  ロバスト性 ,  *集中化 ,  *ネットワーク ,  計算量 ,  *エネルギー効率 ,  *分散アルゴリズム ,  定式化 ,  凸形 ,  *資源割付 ,  *アルゴリズム ,  基地局
準シソーラス用語： 最適解 ,  ダウンリンク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 5G ,  超高密度ネットワーク ,  資源割付 ,  エネルギー効率 ,  ロバスト分散アルゴリズム

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 5G ,  高密度 ,  エネルギー効率 ,  最大化 ,  資源割付 ,  集中化 ,  分散アルゴリズム