广东工业大学学报 ›› 2018, Vol. 35 ›› Issue (02): 69-74.doi: 10.12052/gdutxb.170127

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基于基站休眠技术的无线通信网络能源协作策略

蒋阅1, 刘海林2, 王强3   

  1. 1. 广东工业大学 信息工程学院, 广东 广州 510006;
    2. 广东工业大学 应用数学学院, 广东 广州 510520;
    3. 广东工业大学 自动化学院, 广东 广州 510006
  • 收稿日期:2017-08-09 出版日期:2018-03-09 发布日期:2018-03-13
  • 通信作者: 刘海林(1963-),男,教授,主要研究方向为移动通信网络优化、通信信号处理、智能计算.E-mail:hlliu@gdut.edu.cn E-mail:hlliu@gdut.edu.cn
  • 作者简介:蒋阅(1990-),男,硕士研究生,主要研究方向为移动通信网络优化、资源分配.
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61673121)

Energy Cooperation Strategy for Wireless Communication Networks Based on Base Station Sleep Technology

Jiang Yue1, Liu Hai-lin2, Wang Qiang3   

  1. 1. School of Information Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China;
    2. School of Applied Mathematics, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510520, China;
    3. School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China
  • Received:2017-08-09 Online:2018-03-09 Published:2018-03-13
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摘要: 有效提高无线通信网络能源效率,降低能源成本,提升通信服务质量,一直是通信领域重要的研究课题. 本文利用基站休眠技术关闭低负载状态或处于空闲状态的基站,联合能源采集技术采集清洁能源供基站和其他系统使用,通过系统能源协作降低能源的浪费,该协作模型是一个约束优化问题,使用一种动态权重约束优化处理算法对模型进行求解分析. 实验表明,本文提出的系统模型能有效降低网络能耗,提高通信速率.

关键词: 能源协作, 基站休眠, 能源采集

Abstract: Effectively improving the wireless communication network energy efficiency, reducing energy costs, and improving the quality of communication services has always been an important research topic in the field of communication. The base station sleep technology is used to close the low load or the idle state of the base station combining with energy collection technology to collect clean energy for the use of base stations and other systems. Through the system energy collaboration to reduce energy waste, the collaborative model is in a constraint optimization problem. A dynamic weight constraint optimization algorithm is used to solve the model. Experiments show that our proposed system model can effectively reduce the network energy consumption and improve the communication rate.

Key words: energy cooperation, base station sleeping technology, energy harvesting

中图分类号: 

  • TN929.5
[1] 吴庆捷, 崔苗, 张广驰, 陈伟. 无人机信息采集系统的端到端吞吐量最大化研究[J]. 广东工业大学学报, 2022, 39(06): 53-61.
[2] 王丰, 李宇龙, 林志飞, 崔苗, 张广驰. 基于计算吞吐量最大化的能量采集边缘计算系统在线资源优化配置[J]. 广东工业大学学报, 2022, 39(04): 17-23.
[3] 吴家锐, 崔苗, 张广驰, 王丰. 可重构智能表面辅助的非正交多址接入系统的安全通信研究[J]. 广东工业大学学报, 2022, 39(03): 49-54,69.
[4] 蒋丽, 谢胜利, 张彦. 面向6G网络的联邦学习资源协作激励机制设计[J]. 广东工业大学学报, 2021, 38(06): 47-52,83.
[5] 郑思远, 崔苗, 张广驰. 基于强化学习的无人机安全通信轨迹在线优化策略[J]. 广东工业大学学报, 2021, 38(04): 59-64.
[6] 谭艺枝, 陈宝仁. 无线携能传输协同中继非正交多址接入系统的速率优化设计[J]. 广东工业大学学报, 2020, 37(01): 81-86.
[7] 崔苗, 庞浩然, 张广驰, 刘怡俊, 邹为民. 基于无线供电的非正交多址接入网络的鲁棒资源分配研究[J]. 广东工业大学学报, 2018, 35(06): 37-42.
[8] 童辉志, 张广驰, 周绪龙, 崔苗, 刘怡俊, 林凡. 具有能量获取基站的相邻多蜂窝小区的能量与频谱分配研究[J]. 广东工业大学学报, 2018, 35(04): 68-74.
[9] 何丽君, 张广驰, 黄高飞, 万林青, 崔苗, 刘怡俊, 林凡. 无线携能OFDM中继系统的联合资源分配研究[J]. 广东工业大学学报, 2018, 35(01): 29-34.
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