تخصیص کارای توان الکتریکی در شبکه های دسترسی رادیویی ابری با رویه انتخاب فناوری
الموضوعات :علی اصغر انصاری 1 , محسن اسلامی 2 , محمد جواد دهقانی 3 , سعیده پارسایی فرد 4
1 - دانشگاه صنعتی شیراز
2 - استادیار دانشگاه
3 - هیات علمی
4 - دانشگاه تورنتو
الکلمات المفتاحية: Multi access technology selection approach(MATSA) , C-RAN, OFDMA, and Massive MIMO,
ملخص المقالة :
در این مقاله، ما یک روش تخصیص بهره ور منابع با رویکرد اقتصادی را که در آن یک MNO با تعدادی از MVNO ها با یک مدل تجاری از پیش تعیین شده در تعامل هستند را بر مسیر فراسو یک شبکه بی سیم مجازی چند سلولی با معماری C-RAN در نظر میگیریم. در هر سلول از این شبکه، دو نوع فناوری، شامل OFDMA و Massive MIMO با قیمتهای متفاوت برای عرضه به MVNOها توسط MNOموجود میباشد. روش پیشنهادی در واقع رویه انتخاب مناسب فناوری دسترسی چندگانه (MATSA) از میان دو نوع فناوری فوق با هدف کاهش هزینه های عملیاتی و به حداکثر رساندن سود MVNOs تحت یک مجموعه از قیود کمی و کیفی است. فرمول بندی این روش از تخصیص منابع، با یک تابع مطلوب جدید ارائه شده است. با توجه به وجود متغیرهای پیوسته و دودیی در مساله و همچنین تداخل بین سلولی در توابع نرخ داده، این مساله بهینه سازی از نوع غیر محدب با پیچیدگی محاسباتی بسیار بالا خواهد بود. برای حل این مساله، با استفاده از برنامه نویسی هندسی مکمل (CGP) و تقریب محدب متوالی (SCA)، یک الگوریتم تکرار شونده دو مرحله ای موثر برای تبدیل مساله بهینه سازی به دو زیر مساله برای یافتن فناوری و هزینه بهینهِ هر کاربر را توسعه دادهایم. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که روش پیشنهادی ما (MATSA) از نظر افزایش کل بهرهوری انرژی، کارآمدتر از سیستمهای مجهز با یک نوع فناوری است بطوری که سود MVNO ها بیش از 13 درصد در مقایسه با قبل افزایش یافته است.
[1] Cisco public (2020). Cisco Annual Internet Report (2018–2023). Available: https://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/executive-perspectives/annual-internet-report/white-paper-c11-741490.pdf
[2] ITU-R M.2370-0 (2015). IMT traffic estimates for the years 2020 to 2030, .https://www.itu.int/dms_pub/itu-r/opb/rep/R-REP-M.2370-2015-PDF-E.pdf.
[3] impacts-5g-productivity-economic-growth, https://www.communications.gov.au/publications/impacts-5g-productivity-and-economic-growth.
[4] Wu, Q., Li, G. Y., Chen, W., Ng, D. W. K., & Schober, R. (2017). An overview of sustainable green 5G networks. IEEE Wireless Communications, 24(4), 72-80.
[5] Peng, M., Sun, Y., Li, X., Mao, Z., & Wang, C. (2016). Recent advances in cloud radio access networks: System architectures, key techniques, and open issues. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 18(3), 2282-2308.
[6] Wu, J., Zhang, Z., Hong, Y., & Wen, Y. (2015). Cloud radio access network (C-RAN): a primer. IEEE network, 29(1), 35-41.
[7] Peng, M., Li, Y., Zhao, Z., & Wang, C. (2015). System architecture and key technologies for 5G heterogeneous cloud radio access networks. IEEE network, 29(2), 6-14.
[8] Peng, M., Li, Y., Jiang, J., Li, J., & Wang, C. (2014). Heterogeneous cloud radio access networks: A new perspective for enhancing spectral and energy efficiencies. IEEE wireless communications, 21(6), 126-135.
[9] Peng, M., Zhang, K., Jiang, J., Wang, J., & Wang, W. (2014). Energy-efficient resource assignment and power allocation in heterogeneous cloud radio access networks. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 64(11), 5275-5287.
[10] Kitindi, E. J., Fu, S., Jia, Y., Kabir, A., & Wang, Y. (2017). Wireless network virtualization with SDN and C-RAN for 5G networks: Requirements, opportunities, and challenges. IEEE Access, 5, 19099-19115.
[11] Topoloi, S. G., & Borcoci, E. (2018, June). Software Defined Networking and Network Function Virtualisation Cooperation-Experiments. In 2018 International Conference on Communications (COMM) (pp. 281-286). IEEE.
[12] Chartsias, P. K., Amiras, A., Plevrakis, I., Samaras, I., Katsaros, K., Kritharidis, D., & Escalona, E. (2017, June). SDN/NFV-based end to end network slicing for 5G multi-tenant networks. In 2017 European Conference on Networks and Communications (EuCNC) (pp. 1-5). IEEE.
[13] Marzouk, F., Barraca, J. P., & Radwan, A. (2020). On Energy Efficient Resource Allocation in Shared RANs: Survey and Qualitative Analysis. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 22(3), 1515-1538.
[14] Oladejo, S. O., & Falowo, O. E. (2017, October). 5G network slicing: A multi-tenancy scenario. In 2017 Global Wireless Summit (GWS) (pp. 88-92). IEEE.
[15] Björnson, E., Hoydis, J., & Sanguinetti, L. (2017). Massive MIMO networks: Spectral, energy, and hardware efficiency. Foundations and Trends in Signal Processing, 11(3-4), 154-655.
[16] Wang, L., Wong, K. K., Elkashlan, M., Nallanathan, A., & Lambotharan, S. (2016). Secrecy and energy efficiency in massive MIMO aided heterogeneous C-RAN: A new look at interference. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 10(8), 1375-1389.
[17] Zhou, F., Wu, Y., Hu, R. Q., Wang, Y., & Wong, K. K. (2018). Energy-efficient NOMA enabled heterogeneous cloud radio access networks. IEEE Network, 32(2), 152-160.
[18] Al-Abbasi, Z. Q., Rabie, K., & So, D. K. C. (2021). EE Optimization for Downlink NOMA-based Multi-Tier CRANs. IEEE Transactions on Vehicular Technology.
[19] Schneir, J. R., Konstantinou, K., Bradford, J., Zimmermann, G., Droste, H., Palancar, R. C., & Ajibulu, A. (2020). Cost assessment of multi-tenancy for a 5G broadband network in a dense urban area. Digital Policy, Regulation and Governance.
[20] Schneir, J. R., Konstantinou, K., Bradford, J., Zimmermann, G., Droste, H., Canto, R., & Ajibulu, A. (2017). Cost analysis of a 5G network with Multi-Tenancy options.
[21] Baghani, M., Parsaeefard, S., Derakhshani, M., & Saad, W. (2019). Dynamic non-orthogonal multiple access and orthogonal multiple access in 5G wireless networks. IEEE Transactions on Communications, 67(9), 6360-6373.
[22] Amani, N., Pedram, H., Taheri, H., & Parsaeefard, S. (2018). Energy-efficient resource allocation in heterogeneous cloud radio access networks via BBU offloading. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 68(2), 1365-1377.
[23] Zhao, W., & Wang, S. (2016, May). Remote radio head selection for power saving in cloud radio access networks. In 2016 IEEE 83rd Vehicular Technology Conference (VTC Spring) (pp. 1-5). IEEE.
[24] Tohidi, M., Bakhshi, H., & Parsaeefard, S. (2020). Joint uplink and downlink delay‐aware resource allocation in C‐RAN. Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, 31(3), e3778.
[25] Kazmi, S. A., Tran, N. H., Ho, T. M., & Hong, C. S. (2017). Hierarchical matching game for service selection and resource purchasing in wireless network virtualization. IEEE Communications Letters, 22(1), 121-124.
[26] Ye, J., & Zhang, Y. J. (2019). Pricing-based resource allocation in virtualized cloud radio access networks. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 68(7), 7096-7107.
[27] Wang, G., Feng, G., Tan, W., Qin, S., Wen, R., & Sun, S. (2017, December). Resource allocation for network slices in 5G with network resource pricing. In GLOBECOM 2017-2017 IEEE Global Communications Conference (pp. 1-6). IEEE.
[28] Jiang, M., Condoluci, M., & Mahmoodi, T. (2017, May). Network slicing in 5G: An auction-based model. In 2017 IEEE International Conference on Communications (ICC) (pp. 1-6). IEEE.
[29] Morcos, M., Chahed, T., Chen, L., Elias, J., & Martignon, F. (2018). A two-level auction for resource allocation in multi-tenant C-RAN. Computer Networks, 135, 240-252.
[30] Zhang, Y., Bi, S., & Zhang, Y. J. (2016, December). A two-stage spectrum leasing optimization framework for virtual mobile network operators. In 2016 IEEE International Conference on Communication Systems (ICCS) (pp. 1-6). IEEE.
[31] Zhu, K., & Hossain, E. (2015). Virtualization of 5G cellular networks as a hierarchical combinatorial auction. IEEE Transactions on Mobile Computing, 15(10), 2640-2654.
[32] Hao, Y., Ni, Q., Li, H., & Hou, S. (2017). On the energy and spectral efficiency tradeoff in massive MIMO-enabled HetNets with capacity-constrained backhaul links. IEEE Transactions on Communications, 65(11), 4720-4733.
[33] Parsaeefard, S., Dawadi, R., Derakhshani, M., Le-Ngoc, T., & Baghani, M. (2017). Dynamic resource allocation for virtualized wireless networks in massive-MIMO-aided and fronthaul-limited C-RAN. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 66(10), 9512-9520.
[34] Liu, Y., Derakhshani, M., Parsaeefard, S., Lambotharan, S., & Wong, K. K. (2018). Antenna Allocation and Pricing inVirtualized Massive MIMO Networks via Stackelberg Game. IEEE Transactions on Communications, 66(11), 5220-5234.
[35] Wang, X. (2017). Spectrum and energy efficiency of uplink massive MIMO system with D2D underlay. Future Internet, 9(2), 12.
[36] Li, Y., Tao, C., Mezghani, A., Swindlehurst, A. L., Seco-Granados, G., & Liu, L. (2016). Optimal design of energy and spectral efficiency tradeoff in one-bit massive MIMO systems. arXiv preprint arXiv:1612.03271.
[37] Hu, Y., Ji, B., Huang, Y., Yu, F., & Yang, L. (2015). Energy-efficient resource allocation in uplink multiuser massive MIMO systems. International Journal of Antennas and Propagation, 2015.
[38] Parsaeefard, S., Dawadi, R., Derakhshani, M., & Le-Ngoc, T. (2016). Joint user-association and resource-allocation in virtualized wireless networks. IEEE Access, 4, 2738-2750.
[39] Chiang, M. (2005). Geometric programming for communication systems. Now Publishers Inc.
[40] Chiang, M., Tan, C. W., Palomar, D. P., O'neill, D., & Julian, D. (2007). Power control by geometric programming. IEEE transactions on wireless communications, 6(7), 2640-2651.
[41] Xu, G. (2014). Global optimization of signomial geometric programming problems. European journal of operational research, 233(3), 500-510.
[42] Tuy, H. (1995). DC optimization: theory, methods and algorithms. In Handbook of global optimization (pp. 149-216). Springer, Boston, MA.
[43] Grant, M. and Boyd, S. (2017). CVX: MATLAB software for disciplined convex programming, in Version 2.1. http://cvxr.com/cvx.
دو فصلنامه علمي فناوري اطلاعات و ارتباطات ایران | سال چهاردهم، شمارههاي 53 و 54، پاییز و زمستان 1401 صفحات: 168تا 189 |
|
Power Efficient Allocation In C-RAN With Multi Access Technology Selection Approach
Ali Asghar Ansar* ، Mohsen Islami** ، Mohammad Javad Dehghani***
Saeeda Parsai Fard***
|* Ph.D. student, Shiraz University of Technology
**Associate Professor, Shiraz University of Technology
*** Professor, Shiraz University of Technology
**** Invited Professor, University of Toronto
Abstract:
In this paper, we consider an uplink economy-efficient resource allocation in a multicellular virtual wireless network with a C-RAN architecture where a MNO interacts with a number of MVNOs with a predetermined business model. In each cell of this system, two types of multiple access technologies, namely OFDMA and Massive MIMO, are available for MVNO at two different prices. In this setup, we propose a multi access technology selection approach (MATSA) with the objective to reduce operating costs and maximize the profit of the MVNOs subject to a set of constraints, and formulate this resource allocation problem with the new utility function. Due to the existence of continuous and binary variables in the formulated optimization problem and also the interference between cells in data rate functions, this optimization problem will be non-convex with very high computational complexity. To tackle this problem, by applying the complementary geometric programming (CGP) and the successive convex approximation (SCA), an effective two-step iterative algorithm is developed to convert the optimization problem into two sub problems with the aim to find optimum technology selection and power consumption parameters for each user in two steps, respectively. The simulation results demonstrate that our proposed approach (MATSA) with novel utility function is more efficient than the traditional approach, in terms of increasing total EE and reducing total power consumption. The simulation results illustrate that the profit of the MVNOs is enhanced more than 13% compared to that of the traditional approach.
Keywords: multi access technology selection approach, C-RAN, OFDMA, and Massive MIMO
تخصیص کارای توان الکتریکی در شبکه های دسترسی رادیویی ابری با رویه انتخاب فناوری
علی اصغر انصاری* محسن اسلامی** محمد جواد دهقانی** سعیده پارسایی فرد***
*دانشجوی دکترای رشته مخابرات سیستم ، دانشگاه صنعتی شیراز
** دانشیار، عضو هیات علمی دانشگاه صنعتی شیراز
** استاد، عضو هیات علمی دانشگاه صنعتی شیراز
*** استاد مدعو دانشگاه تورنتوی کانادا
تاریخ دریافت:27/04/1400 تاریخ پذیرش: 02/09/1400
چكیده
در این مقاله، ما یک روش تخصیص بهره ور منابع با رویکرد اقتصادی را که در آن یک MNO با تعدادی از MVNO ها با یک مدل تجاری از پیش تعیین شده در تعامل هستند را بر مسیر Uplink یک شبکه بی سیم مجازی چند سلولی با معماری C-RAN در نظر میگیریم. در هر سلول از این شبکه، دو نوع فناوری، شامل OFDMA و Massive MIMO با قیمتهای متفاوت برای عرضه به MVNOها توسط MNOموجود میباشد. روش پیشنهادی در واقع رویه انتخاب مناسب فناوری دسترسی چندگانه (MATSA) از میان دو نوع فناوری فوق با هدف کاهش هزینه های عملیاتی و به حداکثر رساندن سود MVNOs تحت یک مجموعه از قیود کمی و کیفی است. فرمول بندی این روش از تخصیص منابع، با یک تابع مطلوب جدید ارائه شده است. با توجه به وجود متغیرهای پیوسته و دودیی در مساله و همچنین تداخل بین سلولی در توابع نرخ داده، این مساله بهینه سازی از نوع غیر محدب با پیچیدگی محاسباتی بسیار بالا خواهد بود. برای حل این مساله، با استفاده از برنامه نویسی هندسی مکمل (CGP) و تقریب محدب متوالی (SCA)، یک الگوریتم تکرار شونده دو مرحله ای موثر برای تبدیل مساله بهینه سازی به دو زیر مساله برای یافتن فناوری و هزینه بهینهِ هر کاربر را توسعه دادهایم. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که روش پیشنهادی ما (MATSA) از نظر افزایش کل بهرهوری انرژی، کارآمدتر از سیستمهای مجهز با یک نوع فناوری است بطوری که سود MVNO ها بیش از 13 درصد در مقایسه با قبل افزایش یافته است.
واژگان کلیدی: Multi access technology selection approach(MATSA) , C-RAN, OFDMA, and Massive MIM
[1] نويسنده مسئول:علی اصغر انصاریaa.ansari@itrc.ac.ir
1. مقدمه
امروزه، توسعه شتابان برنامه های کاربردی از جمله کاربردهای مبتنی بر پهن باند وسیع، ارتباطات ماشین با ماشین و اینترنت اشیاء در کاربریهای مختلف، اپراتورهای تلفن همراه را برای پشتیبانی از نیازمندیهای نرخ داده بسیاربالا، تاخیر فوق العاده پایین
و امکان اتصال پرتراکم کاربران، از سه گروه خدمات اصلی یعنی eMBB1، URLLC2 و 3mMTC وادار به سرمایه گذاری هنگفتی در تامین و تجهیز زیرساخت های مورد نیاز نموده است]1[ تا ]3[. به دلیل افزایش تقاضا برای نرخ دادههای بالاتر از یک طرف و از طرف دیگر کمبود طیف فرکانسی و پیچیدگی محاسباتی، اپراتورهای شبکه های بی سیم نسل جدید همواره برای بهبود بهره وری طیف 4(SE) و بازده انرژی5 (EE) با چالش های اساسی روبرو هستند. به موازات این چالشها، بکارگیری معماریها و فناوریهای نوظهور در شبکه های G5 توانستهاند SE و EE را بطور قابل قبولی در آنها بهبود دهند]4[. بطور مثال در معماری پیشنهادی C-RAN، با هدف کاهش میزان سرمایه گذاری6(CAPEX) و هزینه عملیاتی(OPEX)7، در شبکه های بی سیم مجازی ایستگاه پایه (BS)8 را به دو قسمت بخش رادیویی از راه دور 9(RRH) و واحدهای باند پایه 10(BBU) تفکیک میکنند]5[ و ]6[. البته در این راهکار محدودیت ظرفیت لینک front-haul و ایجاد تاخیر در ترافیک کنترلی و دادهای وجود دارد که برای غلبه بر این محدودیت در C-RAN تاکنون راهکارهای پیشنهاد شده است]7[ تا ]9[.
در این میان، بکارگیری فناوریهای جدید مجازی سازی 11SDN وNFV12 و با معرفی معماریهای جدید موجب ایجاد ساختاری منعطف با قابلیت کاهش بیشتر مصرف انرژی شده است و در نتیجه اپراتورها را قادر به اجرای موثر ایده برش شبکه13 و اجرای سناریوهای تخصیص منابع چند مستاجره14 انتها به انتها میکند]10[ و ]11[. از این رو، با افزایش بهرهوری منابع، اپراتورهای G5 با امکان جداسازی برش های منابع از یکدیگر، انگیزه کافی برای به اشتراک گذاشتن زیرساخت خود به طور همزمان با چندین ارائه دهنده خدمات و اپراتورهای شبکه مجازی تلفن همراه 15(MVNO) را دارند]12[ تا ]14[.
همچنین فناوری MIMO Massive، با استفاده از چند صد آنتن در BS ، آزادی فضایی بی سابقه ای را برای برقراری ارتباط همزمان با چندین کاربر تک آنتن از طریق یک کانال فرکانس زمانی یکسان فراهم کرده است و در نتیجه سیستم های دارای این فناوری توانستهاند SE را بسیار بهبود دهند. علاوه بر آن، این فناوری می تواند توان انتقالی را در محدودهای با افزایش تعداد آنتن ها در BS کاهش دهد و هنگامی که از آنتن های بیشتری استفاده می شود، سیستم بدلیل اینکه به سخت افزار اضافی نیاز داشته و کل مصرف توان الکتریکی در مدار بیشتر شده و در نتیجه EE کاهش مییابد]15[ و ]16[.
بکارگیری فناوری های مختلف دسترسی چندگانه غیرمتعامد NOMA16 برای افزایش EE و SE و تلاقی این تلاشها با دستاوردهای مهم در معرفی معماری های جدید تا حد زیادی همزمان ضمن تامین نیازمندیهای سه گانه خدمات در شبکه های تلفن همراه نسل جدید، امکان مدیریت بهتر منابع را نیز فراهم نموده است]17[ و ]18[.
با این وجود برای ارتقای شبکه اپراتورهای تلفن همراه به نسلهای بالاتر ، تجهیز و مهاجرت به این نوع فناوریها توسط آنها نیازمند صرف هزینههای سنگین سرمایه گذاری است که قطعا برای تمام اپراتورها مقدور و به صرفه نخواهد بود. بنابراین در این شرایط فضای توسعه اپراتورهای مجازی موبایل17(MVNO) و سیستم های چندمستاجره بسیار افزایش یافته است]19[ و ]20[.
با وجود فناوریهای نو ظهور اشاره شده در بالا، پژوهشگران تحقیقات گسترده و فراوانی را برای معرفی تکنیک های بهینه تخصیص منابع نظیر منابع رادیویی، زیرساختهای ابری و توان الکتریکی در شبکه های بی سیم مجازی18(VWN) به عمل آوردهاند. در این راستا عمده مشارکت ما در این کار را می توان بطور خلاصه به صورت زیر بیان نمود:
· برای اولین بار تخصیص کارای منابع در C-RAN و حفظ QoS مورد انتظار کاربران با روشی مبتنی بر انتخاب فناوری دسترسی مناسب پیشنهاد داده ایم.
· علاوه بر این در این کار مدل سیستم بصورت چند مستاجره فرض شده است و تخصیص کارای منابع با نگاه اقتصادی و افزایش سود برای اپراتور مجازی موبایل یا MVNO با برش شبکه انجام شده است.
· همچنین پیشنهاد ما در یک سیستم چند سلولی با در نظر گرفتن تداخلات بین سلولی و بین سلولی ارایه شده است که افزایش پیچیدگی را نسبت به کارهای قبلی به همراه داشته است.
· نتایج شبیه سازی نشان می دهد که روش پیشنهادی ما (MATSA) از نظر افزایش کل بهرهوری انرژی، کارآمدتر از سیستمهای مجهز با یک نوع فناوری است بطوری که سود MVNO ها بیش از 13 درصد در مقایسه با قبل افزایش یافته است.
2. پیشینه تحقیق
با توجه به مطالبی اشاره شده در بخش مقدمه، برای انجام تخصیص کارای منابع و کاهش بهینه کل توان مصرفی در شبکه های بیسیم با معماری C-RAN کارهای تحقیقاتی فراوانی انجام پذیرفته است. در برخی از این کارها، استفاده از راهبرد حالت خاموش19 در بخش 20APها وBBU ها مورد بررسی قرار گرفته است. بطور مثال نویسنده در ]21[ یک مدل برای کاهش توان مصرفی با بهره گیری راهبرد حالت خاموش و کنترل توان BSها حساس به تاخیر در یک شبکه C-RAN و با لحاظ QoS مورد نیاز و محدودیت ظرفیت لینک فراسو را پیشنهاد داده است. همچنین در [22] تخصیص کارای منابع روی یک شبکه H-CRAN شامل تعدادی RRH و Femto-Cell و یک استخر BBUبررسی شده است. در این مقاله با هدف مصرف بهینه توان، RRH های کم ترافیک خاموش و ترافیک آنها از طریق لینک متصل به Femto-Cellها تخلیه میشوند و BBUهای متصل به این RRHهای بدون استفاده نیز به حالت خاموش می روند. در [23]تا[25] به RRH های کم ترافیک در یک شبکه C-RAN فرمان خاموش داده می شود و منابع پردازشی که به صورت ماشین مجازی درBBU(CU) می باشند به صورت پویا21 بهRRH(RAU) های فعال تخصیص مییابند و در نتیجه ماشینهای فیزیکی که منابع آنها بدون استفاده قرار گرفته اند موقتنا می توانند از مدار خارج شوند.
در کارهای اشاره شده بالا استفاده از راهبرد خاموش برای کاهش انرژی در محیط های پر چگالی از نظر تعداد کاربر فعال کاربردی ندارد. در صورتی که در این کار با استفاده از راهبرد انتخاب فناوری دسترسی 22(RAT) متناسب با نیازمندی QoS و البته با حداقل توان الکتریکی مصرفی این مشکل را نخواهیم داشت.
علاوه بر این در برخی کارها تخصیص منابع با نگاه اقتصادی صورت پذیرفته است. بطور مثال در [26] و [27] بر اساس یک مدل پیشنهادی قیمت گذاری در یک محیط C-RAN انجام شده است. همچنین در [28] و [29] تخصیص منابع با مدل حراج در محیط های با چندین اپراتور مجازی بررسی شده است.
در مقاله حاضر تخصیص کارای منابع در یک محیط چند سلولی در C-RAN برای سناریوی چند مستأجره همزمان با نگاه اقتصادی بررسی شده است که در کارهای قبلی مشابه تخصیص منابع با نگاه اقتصادی، کارایی کمتر مد نظر بوده است.
بنابراین بر اساس روش پیشنهادی ما که در این تحقیق رویه انتخاب فناوری دسترسی چندگانه یا به اختصار 23(MATSA) نامیده میشود هدف ارائه یک راه حل موثر برای به حداقل رساندن کل توان مصرفی BBU و در نتیجه کاهش هزینه مصرف توان الکتریکی میزان بهبود و به حداکثر رساندن درآمد MVNO ها و ارائه دهندگان خدمات است. در این روش MVNOها منابع خود را با متناسب با QoS مورد نیاز کاربران و رعایت حداقل قیمت از بین یکی از فناوریهای دسترسی OFDMA و Massive MIMO انتخاب و به کاربران اختصاص میدهند. ما این مساله بهینه سازی را با یک تابع مطلوب24 جدید و با در نظر گرفتن مجموعهای از محدودیتها25 برای مسیر فراسو در یک سیستم چند سلولی C-RAN فرموله میکنیم. با توجه به وجود متغیرهای پیوسته و باینری در مساله بهینه سازی فرموله شده و همچنین با در نظر گرفتن پدیده تداخل بین سلولها در توابع نرخ داده، این مساله بهینه سازی غیر محدب با پیچیدگی محاسباتی بسیار بالا خواهد بود. برای حل این مساله، با استفاده از برنامه نویسی هندسی مکمل 26(CGP) و تقریب محدب متوالی(SCA)27 ، یک الگوریتم تکرار شونده دو مرحله ای موثر برای تبدیل مساله بهینه سازی به دو زیر مساله با پیچیدگی کمتر توسعه داده خواهد شد]38[ تا ]41[.با این حال ، زیرمسائل هنوز محدب نیستند و در هر مرحله با تکنیک های مختلف انتقال از جمله تقریب DC28 و تقریب میانگین هندسی - هندسی 29(AGMA) ، به مساله برنامه ریزی هندسی باند پایین 30(GP) آن تبدیل می شوند]42[ ، که می تواند با بسته های نرم افزاری بهینه سازی CVX مانند حل شود]43[.
در بخش 3 مدل سیستم و مساله بهینه سازی فرموله شده را برای به حداقل رساندن کل مصرف توان الکتریکی ارائه می شود. بخش4
الگوریتم تکراری دو مرحله ای را معرفی می کند. بخش 5 نتایج شبیه سازی را نشان می دهد و به دنبال آن سخنان پایانی و نتیجه گیری در بخش 6 ارائه می شود.
3. مدل سیستم
در این تحقیق یک مسیر انتقال فراسو در یک شبکه با ℓ سلول و معماری C-RAN با 𝒢 = {1,2,3,000, G} ،MVNO یا برش مفروض است. هر برش g شامل NG ={1,2,3,000 ,Ng} کاربر
تک آنتن میباشد، بنابراین g∈𝒢 N=∑Ng تعداد کل کاربران خواهد بود. در هر سلول دو نوع RRH با فناوریهای دسترسی رادیویی OFDMA و Massive MIMO با قیمتهای متفاوت متناسب با توان مصرفیشان در نظر گرفته شده است. در این تحقیق فرض بر آن است که توان مصرفی اختصاصی به هر کاربر از طریق Massive MIMO نسبت به OFDMA و در نتیجه هزینهاش بیشتر است. همانطور که در شکل1 مشاهده میشود تمام RRHها از طریق یک مسیر Front-haul با ظرفیت محدود به یک مرکز BBU متصل میباشند و برای پشتیبانی از QoS مورد نیاز کاربران خود، حداقل نرخ داده اختصاص داده میشود.
شكل1 . شبکه چند سلولی C-RAN با فناوری دسترسی چندگانه
جدول-2: جدول نشانه گذاری