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云小型蜂窝网络中联合自由空间光前传与毫米波接入链路优化：一种统计QoS感知方法

DOI：10.1109/TCOMM.2019.2893387 期刊：IEEE Transactions on Communications 出版年份：2019 更新时间：2025-09-22 23:03:06
摘要： 我们研究下行云小型蜂窝网络的资源优化问题，其中基带单元池通过自由空间光前传链路与带缓冲的小型远程射频头（SRRH）通信，SRRH则利用基于时分复用的毫米波接入链路向用户设备（UE）传输数据。我们的目标是通过挖掘前传链路与接入链路的相互依赖关系，最大化网络可支持的总数据到达速率。为此，我们考虑了最大可接受的端到端队列长度越界概率约束、接入链路的负载均衡约束、前传链路选择约束以及前传和接入链路的发射功率预算约束。由于联合前传与接入链路优化属于非凸组合问题，我们通过将原优化问题分解为两个子问题来开发迭代解决方案：第一个子问题采用拉格朗日对偶分解和规范一对一匹配技术，最优获取前传与接入链路的功率分配及前传链路选择；第二个子问题运用拉格朗日对偶分解和交替优化技术，获得每个UE的近优数据到达速率、UE-SRRH关联关系、UE传输数据间的前传速率分配以及毫米波接入链路的传输时长调度。我们开发了具有多项式复杂度的算法来确定考虑统计服务质量要求时的可支持总数据到达速率，并证明了其收敛性。仿真结果表明，所提方案相比多个基准方案显著提升了总数据到达速率。
作者： Md. Zoheb Hassan，Md. Jahangir Hossain，Julian Cheng，Victor C. M. Leung
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过联合优化自由空间光学前传链路和毫米波接入链路，在考虑统计服务质量约束的条件下，最大化云小型蜂窝网络中可支持的总数据到达速率。

研究成果

所提出的联合优化框架在统计QoS约束下，显著提升了采用FSO前传链路和毫米波接入链路的云化小蜂窝网络中的聚合数据到达率。该算法以多项式复杂度收敛，仿真结果表明其较基准方案具有显著增益，凸显了缓冲辅助SRRH与负载均衡的重要性。

研究不足

该优化假设了理想的 adaptive modulation and coding（自适应调制编码）、ergodic block fading（遍历性块衰落）以及缓冲区的 busy cycle（繁忙周期），这些在实际场景中可能并不成立。由于非凸性问题，所得解为次优解，且性能依赖于准确的信道状态信息。自由空间光通信（FSO）链路中的指向误差会降低性能，因此需要高效的捕获-指向-跟踪机制。

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