聚类细胞免疗网络中的 $\alpha$-公平性：紧致松弛方法
信息论
2026-05-19 v1 math.IT
摘要
聚类细胞免疫网络已成为一种有前景的体系结构，旨在平衡细胞免疫大规模 MIMO 的高性能和传统蜂窝系统的可扩展性。然而，在子网络之间实现公平性仍是一个至关重要且尚未得到广泛解决的挑战。本文研究了聚类细胞免疫网络中的公平性问题，提出了一种统一且可调节的 alpha-公平性方案，有效平衡总体频谱效率和子网络间公平性。利用ergodic sum capacity的闭式确定等价，我们将组合聚类问题重新表述为连续优化问题。利用 alpha-公平目标的concavity/convexity性质，我们将问题分为四种根据 alpha 值不同的情形。对于每一种情形，我们在原始整数规划与其连续松弛之间建立了精确等价性，并开发了具有保证收敛性的高效算法。大量仿真结果表明，所提出的方案在 Jain's 公平指数上实现最高可达 11% 的提升，在最小子网络容量上实现 45% 的提升，仅需约 5% 的聚合吞吐量下降。
引用
@article{arxiv.2605.16960,
title = {Achieving $\alpha$-Fairness in Clustered Cell-Free Networking: A Tight Relaxation Approach},
author = {Chaowen Deng and Jie Fan and Boxiang Ren and Ziyuan Lyu and Jingchen Peng and Hao Wu and Junyuan Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.16960},
year = {2026}
}