通过流量感知小区开关实现超密集无线接入网的能耗优化
网络与互联网体系结构
2020-07-09 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
5G（下一代蜂窝网络）中的超密集部署通过将用户拉近基站，成为提供超高吞吐量的一种替代方案。另一方面，5G 部署不能导致能耗的大幅增加，以保持成本效益，最重要的是减少蜂窝网络的碳足迹。我们提出了一种强化学习小区开关算法，以在不损害用户所体验的服务质量（QoS）的前提下，最小化超密集部署中的能耗。在这方面，所提算法能基于小小区（SCs）和宏小区的流量负载，智能地学习在任何给定时间关闭哪些小小区。为验证该想法，我们使用了来自意大利米兰市的开放通话详单记录（CDR）数据集，并将我们的算法与典型运营基准方案进行了测试。通过所得结果，我们精确展示了所提算法在何时以及如何提供节能，而且这是如何在不降低用户 QoS 的情况下发生的。最重要的是，我们表明我们的解决方案与穷举搜索性能非常相似，且具有可扩展性和更低复杂度的优势。
引用
@article{arxiv.2007.04133,
title = {Energy Optimization in Ultra-Dense Radio Access Networks via Traffic-Aware Cell Switching},
author = {Metin Ozturk and Attai Ibrahim Abubakar and João Pedro Battistella Nadas and Rao Naveed Bin Rais and Sajjad Hussain and Muhammad Ali Imran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.04133},
year = {2020}
}
备注
30 pages, 7 Figures, Submitted to IEEE Transactions on Green Communications and Networking (IEEETGCN)