Resumen

Nos centramos en el problema de consumo de energía para una red de células pequeñas (SCN) multiusuario de enlace descendente, teniendo en cuenta tanto la calidad de servicio (QoS) como las restricciones de potencia. En primer lugar, basándonos en un modelo práctico de consumo de energía que tiene en cuenta tanto la potencia de transmisión dinámica como la potencia de circuito estática, formulamos y luego transformamos el problema de optimización del consumo de energía en un problema convexo utilizando la técnica de relajación semidefinida (SDR) y obtenemos la solución óptima mediante la herramienta CVX. Además, observamos que la solución basada en la SDR resulta inviable para una implementación realista debido a su gran carga de trabajo de backhaul y a su complejidad computacional. Para ello, proponemos un algoritmo alternativo subóptimo que tiene una baja sobrecarga de implementación y complejidad, basado en la precodificación de error cuadrático medio mínimo (MMSE). Además, proponemos un algoritmo de selección de antenas basado en la correlación distribuida (DCAS) que se combina con nuestros algoritmos de optimización para reducir el consumo de energía de los circuitos estáticos para el SCN. Por último, los resultados de la simulación demuestran que nuestro algoritmo subóptimo propuesto es muy eficaz en la minimización del consumo de energía, con una carga de backhaul y una complejidad computacional significativamente reducidas. Además, demostramos que nuestros algoritmos de optimización con DCAS tienen menos consumo de energía que los otros algoritmos de referencia.

• Materias:Minería de datos Propagación de ondas Radiofrecuencia Teoría de Antenas Ondas de radiofrecuencia
• Subjects:Data mining Wave propagation Radio frequency Antenna theory Radio frequency waves
• Palabras claves:potencia del circuito estático, algoritmo de optimización, complejidad computacional, modelo de consumo de energía, error cuadrático medio, problema de optimización del consumo, calidad de los servicios, minimización del consumo de energía, potencia de transmisión dinámica, algoritmo subóptimo alternativo
• Keywords:static circuit power, optimization algorithm, computational complexity, power consumption model, means square error, consumption optimization problem, quality of services, power consumption minimization, dynamic transmit power, alternative suboptimal algorithm