We consider a cell-free massive multiple-input multiple-output (MIMO) network utilizing a virtually full-duplex (vFD) mode, where access points (APs) with a downlink (DL) mode and those with an uplink (UL) mode simultaneously serve DL and UL users (UEs). In order to maximize the sum spectral efficiency (SE) of the DL and UL transmissions, we formulate a mixed-integer optimization problem to jointly design the AP mode assignment and power control. This problem is subject to minimum per-UE SE requirements, per-AP power control, and per-UL UE power constraints. By employing the successive convex approximation technique, we propose an algorithm to obtain a stationary solution of the formulated problem. Numerical results show that the proposed vFD approach can provide a sum SE that is $2.5$ and $1.5$ times larger than the traditional half-duplex and heuristic baseline schemes, respectively, in terms of $95\%$-likely sum SE.


翻译:我们考虑的是无细胞的大规模多输出多输出输出网络(MIMO),它使用几乎完全的多元(vFD)模式,使用下链(DL)模式的接入点和上链(UL)模式的接入点同时为DL和UL用户服务。为了最大限度地提高DL和UL传输的光谱效率,我们提出了一个混合整数优化问题,以联合设计AP模式分配和电源控制。这个问题受每UE SE最低要求、每AP电源控制和每UL UE电源限制的限制。我们通过使用连续的螺旋近距离技术,提出了一种算法,以固定地解决问题。数字结果显示,拟议的 vFD方法可以提供比传统的半重复和超常基线计划分别大2.5美元和1.5美元的SE金额,即95 元或似的SE。

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29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
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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年7月4日
Arxiv
10+阅读 · 2021年2月18日
VIP会员
最新内容
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
7+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
1+阅读 · 今天4:09
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
3+阅读 · 今天4:02
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
1+阅读 · 今天3:54
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
1+阅读 · 今天3:33
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
1+阅读 · 今天3:23
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
5+阅读 · 6月9日
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
8+阅读 · 6月9日
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29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
相关基金
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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员