Resource Allocation for Green Cloud Radio Access Networks With Hybrid Energy Supplies
Resource Allocation for Green Cloud Radio Access Networks With Hybrid Energy Supplies
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具有混合能源供应的绿色云无线电接入网络的资源分配
DOI：
10.1109/tvt.2017.2754273
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发表时间：
2017-09
影响因子：
6.8
通讯作者：
Zhang Yaoxue
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang Deyu;Chen Zhigang;Cai Lin X.;Zhou Haibo;Duan Sijing;Ren Ju;Shen Xuemin;Zhang Yaoxue
在本文中，我们研究了可持续的资源分配的云无线接入网络（CRAN）供电的混合能源供应（HES）。具体地，CRAN中的中央单元（CU）将数据分发到由并网能量和从绿色源收集的能量两者供电的一组无线电单元（罗斯），并且将信道分配给所选择的罗斯用于下行链路传输。考虑到能量收集过程的随机性、时变的上网能源价格和动态的无线网络，我们提出了一个优化问题，以最大化系统的净增益，即用户效用增益和上网能源成本之差。信道条件。一个资源分配框架的发展，以分解成三个子问题，即，混合能量管理、数据请求以及信道和功率分配。基于子问题的解决方案，我们提出了一个净增益最优资源分配（GRA）算法，以最大限度地提高净增益，同时稳定的数据缓冲区，并确保电池的可持续性。性能分析表明，GRA算法可以实现接近最优的净增益与有限的数据缓冲区和电池容量。大量的仿真验证了分析，并表明GRA算法优于其他算法的净增益和延迟性能。
In this paper, we study sustainable resource allocation for cloud radio access networks (CRANs) powered by hybrid energy supplies (HES). Specifically, the central unit (CU) in the CRANs distributes data to a set of radio units (RUs) powered by both on-grid energy and energy harvested from green sources, and allocates channels to the selected RUs for downlink transmissions. We formulate an optimization problem to maximize the net gain of the system which is the difference between the user utility gain and on-grid energy costs, taking into consideration the stochastic nature of energy harvesting process, time-varying on-grid energy price, and dynamic wireless channel conditions. A resource allocation framework is developed to decompose the formulated problem into three subproblems, i.e., the hybrid energy management, data requesting, and channel and power allocation. Based on the solutions of the subproblems, we propose a net gain-optimal resource allocation (GRA) algorithm to maximize the net gain while stabilizing the data buffers and ensuring the sustainability of batteries. Performance analysis demonstrates that the GRA algorithm can achieve close-to-optimal net gain with bounded data buffer and battery capacity. Extensive simulations validate the analysis and demonstrate that GRA algorithm outperforms other algorithms in terms of the net gain and delay performance.
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