基于子空间帕累托追踪的多准则无线电频谱共享
信号处理
2022-06-02 v1
摘要
无线电频谱是一种高需求的有限资源。为了满足即将部署和已部署的无线网络对数据吞吐量日益增长的需求，新的无线技术必须在非授权频段上共享频谱（共存）。作为一个示例应用，我们考虑了一个长期演进（LTE）授权辅助接入（LAA）与现有 IEEE 802.11 无线保真（Wi-Fi）系统在共存场景下的模型。该场景考虑了多个 LAA 和 Wi-Fi 链路共享一个非授权频段；然而，我们的通用方法也适用于许多其他场景。我们旨在通过降维和多准则优化，同时最大化两个网络的关键性能指标（KPI）来改善共存。这些 KPI 是作为介质访问控制（MAC）协议和物理层参数的函数的网络吞吐量。我们通过逼近活跃子空间来识别优化准则中的低维结构，即同时最大化 LAA 和 Wi-Fi 吞吐量的少量参数线性组合，从而对共存行为进行探索性分析。我们利用由两个吞吐量的近似活跃子空间参数化的聚合低维子空间来正则化多准则优化。此外，选择二维子空间使得可视化能够增强结果的可解释性和可说明性。可视化和近似表明，在活跃坐标上存在一个主要为凸集的 KPI 集合，从而形成了一个近似帕累托最优解的正则化流形。随后的测地线在参数空间中形成了连续轨迹，构成了与随机网格搜索相对的非支配解。
引用
@article{arxiv.2108.10414,
title = {Multi-Criteria Radio Spectrum Sharing With Subspace-Based Pareto Tracing},
author = {Zachary Grey and Susanna Mosleh and Jacob Rezac and Yao Ma and Jason Coder and Andrew Dienstfrey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.10414},
year = {2022}
}
备注
16 pages, 2 tables, 5 figures, related work presented at IEEE ICC 2021. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2102.09047