0% Complete
English
صفحه اصلی
/
دوازدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
Sparse Beamforming Design for Non-Coherent UD-CRAN with mm-Wave Fronthaul Links
نویسندگان :
Alireza M. Hosseini
1
Abbas Mohammadi
2
1- دانشگاه صنعتی امیرکبیر
2- دانشگاه صنعتی امیرکبیر
کلمات کلیدی :
Cloud Radio Access Network (CRAN), Ultra- Dense Network, Non-Coherent Transmission, User-Centric Clustering, Sparse Beamforming, 5G
چکیده :
The Weighted Sum-Rate Performance Analysis of Ultra-Dense Cloud Radio Access Network (UD-CRAN) is considered where mm-Wave fronthaul links between RRHs and BBU pool with limited capacity is deployed. The Sparse Beamforming is designed to improve the performance of the system by Dynamic RRH selection to serve each user. Our simulation results show that in the limited fronthaul capacity scenario which is the case in UD-CRAN, the sparse beamforming algorithm is able to improve the performance of the system.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
A Novel Decentralized Privacy Preserving Federated Learning Model for Healthcare Applications
Saba Ameri - Reza Ebrahimi Atani
چارچوب بومی پیادهسازی حکمرانی داده در رسانههای عمومی بر پایه مدل EDM
مریم فتحی - عبدالله امیرخانی - فرشید بهجت محمدی - ملیحه حاجی حسینی
An Efficient Link Prediction Method using Community Structures
Dr Hadi Shakibian - Setareh Mokhtari
A Mathematical Optimization Approach for Preference Learning in Movie Recommender Systems with Shared Accounts
Milad Khademali - Fazlollah Aghamohammadi - Marjan Kaedi - Alireza Nasiri
پیشبینی حجم ترافیک شهری با استفاده از دادههای سرویس نشان مورد مطالعاتی: خیابان کمال اصفهان
مهسا لطیفی - جمشید مالکی
A Graph Attention-Based Autoencoder for Critical Path Anomaly Detection in Microservices
Mahdi Naderi - Hossein Momeni - Shayan Shahini
Enhancing Software Effort Estimation with an Integrated Approach of Particle Swarm Optimization and Genetic Algorithms in Analogy-based Method
Ehsan Nasr - Keyvan Mohebbi
ارائه مدل یادگیری ماشین برای پیشبینی سریزمانی باینری از دیدگاه مسئلههای دستهبندی با کاربرد در پیشبینی نتهای موسیقی
نیلوفر ع��دلخانی - حسام عمرانپور
Predicting Concentration of Particulate Matter (PM2.5) in Hamedan using Machine Learning Algorithms
Anita Karim Ghassabpour - Hatam Abdoli - Muharram Mansoorizadeh - Saeid Seyedi
Business Process Improvement Challenges: A Systematic Literature Review
Hanieh Kashfi - Fereidoon Shams Aliee
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 44.5.0