在联合处理约束下优化聚类无蜂窝网络以最大化遍历总容量
信号处理
2024-11-19 v1
摘要
聚类无蜂窝网络被视为在当前蜂窝网络的低复杂度与全协作网络的卓越性能之间进行权衡的有效方案。通过聚类无蜂窝网络，无线网络被分解为多个不相交的并行操作子网络，每个子网络内部独立采用联合处理以缓解子网络内干扰。与旨在最大化子网络数量而不考虑基站（BSs）有限处理能力的现有工作不同，本文研究了聚类无蜂窝网络问题，其目标是在最大化遍历总容量的同时，对每个子网络中的用户设备（UEs）数量施加限制，以约束联合处理复杂度。通过成功将组合 NP-hard 聚类无蜂窝网络问题转化为整数凸规划问题，该问题通过分支定界法求解。为了进一步降低计算复杂度，提出了一种二分聚类无蜂窝网络（BC^2F-Net）算法来分层分解网络。仿真结果表明，与基于分支定界的方案相比，所提出的 BC^2F-Net 算法显著降低了计算复杂度，同时实现了几乎相同的网络分解结果。此外，我们的 BC^2F-Net 算法实现了接近最优的性能，并以高达 25% 的容量增益优于最先进的基准方法。
引用
@article{arxiv.2411.11499,
title = {Optimizing Clustered Cell-Free Networking for Sum Ergodic Capacity Maximization with Joint Processing Constraint},
author = {Funing Xia and Junyuan Wang and Lin Dai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.11499},
year = {2024}
}