用户中心网络中基于数据驱动优化的定位误差影响补偿
系统与控制
2024-02-27 v1 系统与控制
摘要
用户中心超密集网络 (UCUDNs) 的性能取决于服务区 (Szone) 半径，这是一个平衡网络区域频谱效率 (ASE) 和能量效率 (EE) 的弹性参数。准确确定 Szone 半径需要用户设备 (UE) 和数据基站 (DBSs) 的精确位置。即使报告的 DBS 或 UE 位置存在微小误差，也会导致 Szone 半径确定错误和 UE-DBS 配对错误，从而导致 UE-DBS 通信链路性能下降。为了补偿定位误差的影响并提高 UCUDN 的 ASE 和 EE，本文提出了一种数据驱动优化与误差补偿 (DD-OEC) 框架。该框架包含一个额外的机器学习模型，用于评估残差的影响并调节错误的数据驱动优化，以输出能提高网络 ASE 和 EE 的 Szone 半径、发射功率和 DBS 密度值。将该框架的性能与不使用残差的基线方案进行了比较，结果表明 DD-OEC 框架优于基线方案，性能提升高达 23%。
引用
@article{arxiv.2402.15795,
title = {Positioning Error Impact Compensation through Data-Driven Optimization in User-Centric Networks},
author = {Waseem Raza and Fahd Ahmed Khan and Muhammad Umar Bin Farooq and Sabit Ekin and Ali Imran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.15795},
year = {2024}
}