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A rede de acesso por radiofrequência em nuvem (C-RAN) proporciona alto desempenho em eficiência espectral e energética, baixos gastos e estruturas de sistema centralizadas inteligentes para operadores, o que atrai interessеs intensos tanto na academia quanto na indústria. Neste artigo, um esquema de transmissão multiponto coordenado híbrido (H-CoMP) é projetado para a transmissão de downlink em C-RANs e atende à troca flexível entre ganho de cooperação e consumo de fronthaul. A alocação de potência e taxa cientes de fila com restrições de consumo médio de fronthaul para o tráfego sensível a atrasos é formulada como um processo de decisão de Markov parcialmente observado com horizonte infinito, que leva em consideração tanto a informação do estado da fila urgente quanto a informação do estado do canal nos transmissores (CSIT). Para lidar com a maldição da dimensionalidade envolvida na equação de Bellman equivalente, a aproximação linear das funções de valor pós-decisão é utilizada. Um algoritmo de gradiente estocástico é apresentado para alocar a potência e a taxa de transmissão cientes de fila com H-CoMP, que é robusto em relação a chegadas de tráfego imprevisíveis e incertezas causadas pelo CSIT imperfeito. Além disso, para reduzir substancialmente a complexidade computacional, um algoritmo de aprendizado online é proposto para estimar as funções de valor pós-decisão por fila e atualizar os multiplicadores de Lagrange. Os resultados da simulação demonstram ganhos de desempenho dos algoritmos de gradiente estocástico propostos e confirmam a convergência assintótica do algoritmo de aprendizado online proposto.
Li et al. (Wed,) estudaram essa questão.