用于优化分布式天线位置的输入 - 输出聚类准则 (IOCC)
信息论
2014-09-30 v1 math.IT
摘要
本文提出了一种输入 - 输出空间聚类准则 (IOCC)，以在总功率约束下优化广义分布式天线系统 (DAS) 中远程天线单元 (RAU) 的位置。在 IOCC 中，输入空间指 RAU 位置空间，输出空间指噪声受限环境下特定位置的遍历容量空间。给定地理区域上特定位置的任意期望遍历容量函数，我们将误差定义为实际遍历容量与期望遍历容量之差。我们的研究表明：i) IOCC 提供了小区平均遍历容量误差的上界；ii) 导出的上界等于位置 - 容量空间（输入 - 输出空间）中的加权量化误差函数；iii) 对于可行的 DAS，通过增加 RAU 数量的聚类过程，可以使该上界任意小。IOCC 将 RAU 位置问题转化为输入 - 输出空间中矢量量化的码本设计问题，因此包含了仅考虑输入空间的文献 [15]（及其他相关论文）中 DAS 的平方距离准则 (SDC) 作为特例。计算机模拟证实了理论发现，并表明就所定义的小区平均“有效”遍历容量而言，IOCC 优于 DAS 的 SDC。
引用
@article{arxiv.1409.7822,
title = {Input-Output Clustering Criterion (IOCC) for Optimizing Distributed Antenna Locations},
author = {Zekeriya Uykan and Riku Jantti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.7822},
year = {2014}
}
备注
totally 13 plots in Fig.1 to Fig.11, 32 pages, submitted to IEEE Trans. Information Theory