基于极值理论的用户中心化 Clustering 用于超可靠低时延通信
信息论
2026-05-29 v1 math.IT
摘要
超可靠低时延通信 (uRLLC) 是 B5G/6G 网络的关键使能器，但面临严重挑战，源于由稀有但关键极端事件引起的重尾延迟分布。虽然细胞-free 无线接入网络 (CF-RAN) 架构提供了essential 的空间多址来抗击这些不确定性，但常规的用户中心化聚类设计通常关注平均指标，未能充分应对此类尾部行为。我们提出一种新型、尾部风险感知的用户中心化聚类框架， operates within 有限区块长度 (FBL) 范式。我们的方法采用极值理论 (EVT)，具体为峰值-阈值 (POT) 模型，准确量化队列延迟违规概率。该框架用于制定在严格尾部时延约束下的能源效率 (EE) 最大化问题。该问题通过一种高效在线算法求解，集成了 Lyapunov 优化与连续凸近似 (SCA)。仿真结果表明，所提方案通过动态调整聚类形成以缓解尾部风险，实现了卓越的可靠性-效率权衡，显著抑制了极端时延事件。
关键词
引用
@article{arxiv.2605.29441,
title = {User-Centric Clustering for uRLLC in Cell-Free RAN via Extreme Value Theory},
author = {Yu Zhang and Xinyue Yang and Dongming Wang and Boyou Yi and Yaqin Xie and Hua Zhou and Zhizhong Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.29441},
year = {2026}
}
备注
Accepted to appear in IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT), 2026