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J-GLOBAL ID：201802270949866345   整理番号：18A0024807

大次元解析によるユーザ中心セルラネットワークのための低複雑性最適化【Powered by NICT】

Low complexity optimization for user centric cellular networks via large dimensional analysis

著者 (2件)： Wang Longwei (Department of Electrical Engineering, University of Texas at Arlington, TX, 76019, United States) ,  Liang Qilian (Department of Electrical Engineering, University of Texas at Arlington, TX, 76019, United States)
資料名： Physical Communication  (Physical Communication)
巻： 25  号： P2  ページ： 412-419  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3438A  ISSN： 1874-4907  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： セルの端部付近のユーザは,伝統的なセルラネットワークにおける重篤な干渉に悩まされている。本論文では,複数の近くの基地局(BS)は協調的無細胞ネットワークと呼ばれるユーザのグループに役立つというシナリオを考察した。大次元解析に基づいた低複雑性最適化法を提案した。無細胞ネットワークの利点は,セルエッジユーザの干渉が意図した信号に変換できることである。ユーザ速度間の結合関係によるネットワークに最適解を得ることは容易ではない。準最適解を得るために,信号と干渉をバランスさせるプリコーダはネットワーク容量を最大化するために採用した。伝統的最適化では,瞬時チャネル状態情報を必要とする。大次元解析に基づくネットワーク総和率を最適化することを試みた。このようにして,最適化は,大規模チャネル統計量に依存する単にもう一つの問題に変換することができる。大規模チャネル統計量にのみ依存することを干渉プラス雑音比に対する漸近信号を導出するためにレバレッジ大次元解析。この結果に基づき,電力割当て問題を,瞬間チャネル状態情報としてとして頻繁に適応する必要がない。この方法により,信号交換オーバヘッドを大幅に削減することができる。数値結果は,提案した最適化法の有効性を検証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 基地局 ,  *次元解析 ,  干渉 ,  統計量 ,  *最適化 ,  雑音 ,  *ネットワーク ,  割当問題 ,  チャネル
準シソーラス用語： チャネル状態情報 ,  準最適解 ,  最適解 ,  *低複雑性 ,  *セルラーネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Optimization ,  大規模MIMO ,  大次元解析 ,  ユーザ中心セルラネットワーク

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 次元解析 ,  セルラネットワーク ,  低複雑性 ,  最適化