Tối ưu hiệu suất năng lượng của hệ thống massive mimo kết hợp điện toán biên di động
Tóm tắt: 29
| 
PDF: 20 
##plugins.themes.academic_pro.article.main##
Author
Từ khóa:
Tóm tắt
Việc tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ được xem là một trong những mục tiêu hàng đầu cho mạng truyền thông xanh. Bài báo này tập trung vào việc tối thiểu hóa năng lượng tiêu thụ cho một mạng massive MIMO (Multiple Input Multiple Output) được hỗ trợ bởi công nghệ điện toán biên di động MEC (Mobile Edge Computing). Trong mô hình mạng này, nhóm tác giả nghiên cứu vấn đề tối thiểu năng lượng tiêu thụ với ràng buộc về công suất của các thiết bị người dùng và ràng buộc tỷ lệ giữa quá trình tải dữ liệu (offloading) và tính toán cục bộ. Để giải được bài toán đặt ra, nhóm tác giả biến đổi vấn đề ban đầu về dạng khả giải dựa trên thuật toán bất đẳng thức ma trận tuyến tính LMI (Linear Matrix Inequality Programming). Trong phần kết quả tính toán số, nhóm tác giả sử dụng công cụ mô phỏng trong MatLAB để kiểm chứng tính hiệu quả của giải thuật đề xuất và đưa các thảo luận về các tham số hệ thống để đạt được mức năng lượng tiêu thụ tối ưu.
Tài liệu tham khảo
-
[1] Ji et al., "Several key technologies for 6G: Challenges and opportunities", IEEE Wireless Commun. Stand. Mag., vol. 5, no. 2, pp. 44-51, Jun. 2021.
[2] Nguyen-Kha, H.V. Nguyen, M. T. P. Le, and O.-S. Shin. "Joint UAV placement and IRS phase shift optimization in downlink networks", IEEE Access, vol. 10, pp. 111221-111231, 2022.
[3] T. P. Le, L. Sanguinetti, E. Björnson, and M.-G. D. Benedetto, "Code-domain NOMA in massive MIMO: When is it needed?", IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 70, no. 5, pp. 4709-4723, Apr. 2021.
[4] T. P. Le, H. V. Nguyen, V. Nguyen-Duy-Nhat, and L. Sanguinetti, “QoE-Aware Power Allocation for Aerial-Relay Massive MIMO Networks”, IEEE Transactions on Network and Service Management, vol. 21, no.1, pp. 477-489, 2024.
[5] S. Yilmaz, B. Ozbek, and R. Mumtaz, “Delay Minimization for Massive MIMO Based Cooperative Mobile Edge Computing System With Secure Offloading”, IEEE Open Journal of Vehicular Technology, vol. 4, pp. 149–161, 2023.
[6] Femenias and F. Riera-Palou, “Mobile Edge Computing Aided Cell-Free Massive MIMO Networks”, IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 23, no. 2, pp. 1246–1261, 2024.
[7] Zhao, Y. Cai, A. Liu, M. Zhao, and L. Hanzo, “Mobile Edge Computing Meets mmWave Communications: Joint Beamforming and Resource Allocation for System Delay Minimization”, IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 19, no. 4, pp. 2382–2396, 2020.
[8] Huang, Y. Zhang, H. Wu, W. Jiang, C. Yao, M. Xu, and J. Feng, “Joint Pilot and Data Transmission Power Control and Computing Resource Allocation for the Massive MIMO Based MEC Network”, in 2019 IEEE 19th International Conference on Communication Technology (ICCT), 2019, pp. 860–865.
[9] Feng, J. Zheng, and W. Jiang, “Joint Pilot and Data Transmission Power Control and Computing Resource Allocation Algorithm for Massive MIMO-MEC Networks”, IEEE Access, vol. 8, pp. 80 801–80 811, 2020.
[10] Lim and T. Hwang, “Energy-Efficient Beamforming and Resource Allocation for Multi-Antenna MEC Systems”, IEEE Access, vol. 10, pp. 18 008–18 022, 2022.
[11] Gao, H. Cheng, Z. Han, and S. Yang, “Resource Optimization for the Multi-user MIMO Systems Assisted Edge Cloud Computing”, in 2021 IEEE 6th International Conference on Signal and Image Processing (ICSIP), 2021, pp. 948–953.
[12] -Y. Chiu, "Method of Reduction of Variables for Bilinear Matrix Inequality Problems in System and Control Designs", in IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 47, no. 7, pp. 1241-1256, July 2017
[13] V. Nguyen-Duy-Nhat, M. T. P. Le, and H. Nguyen-Le, “On the optimization of weighted sum rate for MIMO broascast channels”, University of Danang - Journal of Science and Technology, vol. 20, no. 6.2, pp. 44–51, 2022.
##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##
