High antenna directivity allows for high throughput transmission but also increases the exposure to electromagnetic field (EMF) of the end-users. Health regulations impose limitations on the incident power density, that generate a negative impact on network performance. In this work we focus at the slot-by-slot operations of a cellular Medium Access Control (MAC) scheduler to constrain the short-term EMF exposure upon real-time resource allocation, minimizing the impacts on network performance. We assume that the long-term EMF exposure is controlled by a proper outer-loop technique, that is not the object of this paper. Due to the minimal computational complexity allowed in MAC scheduling, existing solutions allowing practical implementation are few and focused at sub-optimal approaches curbing radio resource allocation. Our contribution is the derivation of a computationally efficient water-filling solution to allocate power and - then - resources, with a feasible integration of the necessary algorithms in the operations of a 5G MAC scheduler. We finally evaluate our proposal versus the prior art approaches with system level simulations with realistic modeling of physical and MAC level cellular procedures. We conclude that our proposal can control EMF with considerable less impact on network performance, making it a standout candidate for 5G and future 6G MAC scheduler implementations.


翻译:高天线方向性虽能实现高吞吐量传输,但也增加了终端用户的电磁场暴露水平。健康法规对入射功率密度施加限制,这将对网络性能产生负面影响。本研究聚焦蜂窝介质访问控制(MAC)调度器的逐时隙操作,在实时资源分配过程中约束短期电磁场暴露,从而最小化对网络性能的影响。我们假设长期电磁场暴露由适当的外环技术控制,这并非本文的研究对象。由于MAC调度允许的计算复杂度极低,现有可实现部署的解决方案很少,且多聚焦于次优的无线资源分配抑制方法。我们的贡献在于推导出一种计算高效的水填充算法,用于功率与资源的联合分配,并将必要算法可行地集成至5G MAC调度器操作中。最后,我们通过系统级仿真(采用物理层与MAC层蜂窝过程的实际建模)将所提方案与现有方法进行对比评估。结论表明,本方案在控制电磁场暴露的同时,对网络性能的影响显著降低,使其成为5G及未来6G MAC调度器实现中的突出候选方案。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
VIP会员
最新内容
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
2+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
10+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
3+阅读 · 4月24日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员