Joint Power and Antenna Selection Optimization in Large Cloud Radio Access Networks
Joint Power and Antenna Selection Optimization in Large Cloud Radio Access Networks
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大型云无线接入网络中的联合功率和天线选择优化
DOI：
10.1109/tsp.2014.2298367
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发表时间：
2013-09
影响因子：
5.4
通讯作者：
Vincent K.N. Lau
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
An Liu;Vincent K.N. Lau
大型多输入多输出（MIMO）网络承诺高能效，即，与传统MIMO网络相比，如果在发射机处可获得完美的信道状态信息（CSI），则需要少得多的功率来实现相同的容量。然而，在这样的网络中，需要巨大的开销来获得完整的CSI，特别是对于频分双工（FDD）系统。为了减少系统开销，提出了一种下行天线选择方案，该方案在采用正则化迫零（RZF）预编码的大型分布式MIMO网络中，根据大尺度衰落从M> S个发射天线中选择S个天线，为K ≤ S个用户提供服务。特别是，我们研究了天线选择，正则化因子和功率分配的联合优化，以最大化平均加权和速率。这是一个混合的组合和非凸问题，其目标和约束没有封闭形式的表达式。我们应用随机矩阵理论推导出渐近精确的表达式的目标和约束。因此，联合优化问题被分解成子问题，每个子问题都由一个有效的算法来解决。此外，我们还得到了一些特殊情况下的结构解，并证明了当M → ∞且K，S固定时，超大型分布式MIMO网络的容量为O（KlogM）.仿真结果表明，该方案实现了显着的性能增益在各种基线。
Large multiple-input multiple-output (MIMO) networks promise high energy efficiency, i.e., much less power is required to achieve the same capacity compared to the conventional MIMO networks if perfect channel state information (CSI) is available at the transmitter. However, in such networks, huge overhead is required to obtain full CSI especially for Frequency-Division Duplex (FDD) systems. To reduce overhead, we propose a downlink antenna selection scheme, which selects S antennas from M > S transmit antennas based on the large scale fading to serve K ≤ S users in large distributed MIMO networks employing regularized zero-forcing (RZF) precoding. In particular, we study the joint optimization of antenna selection, regularization factor, and power allocation to maximize the average weighted sum-rate. This is a mixed combinatorial and non-convex problem whose objective and constraints have no closed-form expressions. We apply random matrix theory to derive asymptotically accurate expressions for the objective and constraints. As such, the joint optimization problem is decomposed into subproblems, each of which is solved by an efficient algorithm. In addition, we derive structural solutions for some special cases and show that the capacity of very large distributed MIMO networks scales as O(KlogM) when M→∞ with K, S fixed. Simulations show that the proposed scheme achieves significant performance gain over various baselines.
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影响因子：
2.5
作者：
R. Zakhour;S. Hanly
通讯作者：
R. Zakhour;S. Hanly
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作者：
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通讯作者：
Ying-Chang Liang;Sumei Sun;Chin Keong Ho
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作者：
Irmer, Ralf;Droste, Heinz;Jungnickel, Volker
通讯作者：
Jungnickel, Volker
DOI：
--
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期刊：
--
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
Stephen P. Boyd;Jaehyun Park
影响因子：
2.5
作者：
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通讯作者：
Caire, Giuseppe