Czasopismo | PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE | Rocznik 2020 - zeszyt 7-8

ADAPTACYJNY WYBÓR PROFILU TRANSMISYJNEGO W GĘSTYCH SIECIACH BEZPRZEWODOWYCH

ADAPTIVE TRANSMISSION PROFILE SELECTION IN DENSE WIRELESS NETWORKS

10.15199/59.2020.7-8.18

nr katalogowy: 128924
10.15199/59.2020.7-8.18

Streszczenie

W przyszłych sieciach bezprzewodowych rozważa się zwiększenie gęstości węzłów. Przy bardzo dużej liczbie takich węzłów mówi się o tzw. sieciach ultra lub ekstremalnie gęstych, gdzie efektywne zarządzanie zużyciem energii ma kluczowe znaczenie dla długiego funkcjonowania sieci. W artykule omówiono koncepcję wyboru profilu transmisji przez poszczególne węzły takiej sieci, gdzie profil jest zdefiniowany jako zestaw konkretnych parametrów charakteryzujących sposób transmisji sygnału przez dany węzeł. Przyjęto dwa profile mocy, z których pierwszy zakłada transmisję z wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów kodowania kanałowego, a drugi - wykorzystanie tylko prostych schematów modulacji, lecz bez kodowania kanałowego. Przeprowadzono symulację komputerową w celu sprawdzenia wydajności takiej sieci.

Abstract

Future wireless networks are considering increased node density. With a very large number of such nodes, there are so-called ultra or extremely dense networks, where efficient energy management is key to the long-term operation of the network. The paper discusses the concept of selecting a transmission profile by individual nodes of such a network, where the profile is defined as a set of specific parameters characterizing the way the signal is transmitted by a given node. Two power profiles were adopted, the first of which assumes transmission using advanced channel coding algorithms, and the second - using only simple modulation schemes, but without channel coding. A computer simulation was carried out to check such a network performance.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Andrews Jeffrey, Zhang Xinchen, Durgin Gregory, Gupta Abhishek, ”Are we approaching the fundamental limits of wireless network densification?”, IEEE Communications Magazine, tom 54, nr 10 (październik 2016): 184-190.
[2] Belanger M., Allaman I., Magistretti P. , ”Brain Energy Metabolism: Focus on Astrocyte-Neuron Metabolic Cooperation”, Cell Metabolism, tom 14, nr 6 (grudzień 2011): 724-738.
[3] Bhushan Naga i inni, ”Network densification: the dominant theme for wireless evolution into 5G”, IE- EE Communications Magazine, tom 52, nr 2, (luty 2014): 82-89.
[4] Björnson Emil, Sanguinetti Luca, Hoydis Jakob, Debbah Mérouane, ”Optimal Design of Energy- Efficient Multi-User MIMO Systems: Is Massive MIMO the Answer?”, IEEE Transactions on Wireless Communications, tom 14, nr 6 (luty 2015): 3059-3075.
[5] Bossy Bartosz, Kryszkiewicz Paweł, Bogucka Hanna, ”Flexible, Brain-Inspired Communication in Massive Wireless Networks”, Sensors, 2020, w trakcie publikacji.
[6] Bullock John, Boyle Joseph, Wang Michael, Physiology (The National medical series for independent study, Lippincott Williams & Wilkins, 2001).
[7] Buzzi Stefano, D’Andrea Carmen, Zappone Alessio, D’Eliand Ciro, ”User-Centric 5G Cellular Networks: Resource Allocation and Comparison With the Cell-Free Massive MIMO Approach”, IEEE Transactions on Wireless Communications, tom 19, nr 2 (luty 2020): 1250-1264.
[8] ETSI. Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Radio Frequency (RF) system scenarios (3GPP TR 36.942 wersja 10.2.0 wydanie 10), Tabela C.1. TR 136 942 v.14.0.0, 2017.
[9] Isheden Christian, Fettweis Gerhard, ”Energy-Efficient Multi-Carrier Link Adaptation with Sum Rate-Dependent Circuit Power”, IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), (2010).
[10] Li Ye, Bakkaloglu Bertan, Chakrabarti Chaitali, ”A System Level Energy Model and Energy-Quality Evaluation for Integrated Transceiver Front-Ends”, IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, tom 15, nr 1 (luty 2007): 90-103.
[11] Ochiai Hideki, ”An Analysis of Band-limited Communication Systems from Amplifier Efficiency and Distortion Perspective”, IEEE Transactions on Communications, tom 61, nr 4 (2013): 1460-1472.
[12] Yang Chungang i inni, ”Interference-Aware Energy Efficiency Maximization in 5G Ultra-Dense Networks”, IEEE Transactions on Communications, tom 65, nr 2 (luty 2017): 728-739.
[13] Zhang Haijun i inni, ”Energy Efficient User Association and Power Allocation in Millimeter-Wave-Based Ultra Dense Networks With Energy Harvesting Base Stations”, IEEE Journal on Selected Areas in Communications, tom 35, nr 9 (wrzesień 2017): 1936-1947.
[14] Zheng Jie i inni, ”Joint Energy Management and Interference Coordination With Max-Min Fairness in Ultra-Dense HetNets”, IEEE Access, tom 6 (maj 2018): 32588-32600.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2020-7-8 , nr katalogowy 128924 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY- e-zeszyt (pdf) 2020-7-8 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	61.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

300.00 zł

PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - papierowa prenumerata roczna	348.00 zł brutto 322.22 zł netto 25.78 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - pakowanie i wysyłka	21.00 zł brutto 17.07 zł netto 3.93 zł VAT (stawka VAT 23%)

369.00 zł

PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	450.00 zł brutto 416.67 zł netto 33.33 zł VAT (stawka VAT 8%)

450.00 zł

Zeszyt

2020-7-8

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma