In this paper, we present a distributed resource allocation algorithm for multi-cell uplink systems that increases the weighted sum of the average data rates over the entire network under the average transmit power constraint of each mobile station. For the distributed operation, we arrange each base station (BS) to allocate the resource such that its own utility gets maximized in a noncooperative way. We define the utility such that it incorporates both the weighted sum of the average rates in each cell and the induced interference to other cells, which helps to instigate implicit cooperation among the cells. Since the data rates of different cells are coupled through inter-cell interferences, the resource allocation taken by each BS evolves over iterations. We establish that the resource allocation converges to a unique fixed point under reasonable assumptions. We demonstrate through computer simulations that the proposed algorithm can improve the weighted sum of the average rates substantially without requiring any coordination among the base stations.
Huang, Xiaoge;Zhang, Dongyu;Dai, Weipeng;Tang, She
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1325-1344
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2019
Recently, to satisfy mobile users' increasing data transmission requirement, energy efficiency (EE) resource allocation in distributed antenna systems (DASs) has become a hot topic. In this paper, we aim to maximize EE in DASs subject to constraints of the minimum data rate requirement and the maximum transmission power of distributed antenna units (DAUs) with different density distributions. Virtual cell is defined as DAUs selected by the same user equipment (UE) and the size of virtual cells is dependent on the number of subcarriers and the transmission power. Specifically, the selection rule of DAUs is depended on different scenarios. We develop two scenarios based on the density of DAUs, namely, the sparse scenario and the dense scenario. In the sparse scenario, each DAU can only be selected by one UE to avoid co-channel interference. In order to make the original non-convex optimization problem tractable, we transform it into an equivalent fractional programming and solve by the following two sub-problems: optimal subcarrier allocation to find suitable DAUs; optimal power allocation for each subcarrier. Moreover, in the dense scenario, we consider UEs could access the same channel and generate co-channel interference. The optimization problem could be transformed into a convex form based on interference upper bound and fractional programming. In addition, an energy-efficient DAU selection scheme based on the large scale fading is developed to maximize EE. Finally, simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm for both sparse and dense scenarios.
본 논문에서는 여러 무선 링크가 존재하는 무선 네트워크에서 좀 더 낮은 송신 전력으로 각 링크가 요구하는 전송률을 만족시키는 분산 자원 할당 기법을 고려한다. 이 때 해결하고자 하는 문제는 분산 전력 제어 게임이 안정적으로 수렴하도록 간섭 환경에 따라 무선 자원을 공유하는 링크 수와 그에 따라 자원 크기를 바꾸는 것이다. 제안하는 기법은 링크 사이의 자원 공유 수준을 정의하고 자원 공유 수준 정보를 교환하여 자원을 공유할 링크와 자원 크기를 분산적으로 결정함으로써 중앙 집권적인 최적 자원 할당보다 교환 정보와 복잡도를 줄인다. 제안 기법은 자원을 항상 공유하거나 직교하게 이용하는 경우보다 송신 전력이 적게 필요하면서 최적 자원 할당과 비슷한 성능을 보인다.
In this paper, a new approach is proposed to select the optimal sitting and sizing of distributed solar photovoltaic generation (SPVG) in a radial electrical distribution systems (EDS) considering load/generation uncertainties. Here, distributed generations (DGs) allocation problem is modeled as optimization problem with network loss based objective function under various equality and inequality constrains in an uncertain environment. A boundary power flow is utilized to address the uncertainties in load/generation forecasts. This approach facilitates the consideration of random uncertainties in forecast having no statistical history. Uncertain solar irradiance is modeled by beta distribution function (BDF). The resulted optimization problem is solved by a new Dynamic Harmony Search Algorithm (DHSA). Dynamic band width (DBW) based DHSA is proposed to enhance the search space and dynamically adjust the exploitation near the optimal solution. Proposed approach is demonstrated for two standard IEEE radial distribution systems under different scenarios.
Cross-layer design is a concept, which captures the dependencies and interactions and enables information sharing among layers in order to improve the network performance and security. There are two key challenges in wireless networks, lossy features of links and power assumption of network nodes. Cross-layer design of congestion control and power allocation in wireless lossy networks has been studied in the existing literature; however, there has been no contribution proposed in the literature that exploits the path diversity. In this paper, we are motivated to develop a cross-layer design of congestion control and power allocation, which takes into account lossy features of wireless links and transmission powers of network nodes and can be implemented in a distributed manner. Numerical simulation is conducted to illustrate the performance of our proposed algorithm and the comparison with current alternative approaches.
In operation of distribution system, DGs(Distributed Generations) are installed as an alternative of extension and establishment of substations, transmission and distribution lines according to increasing power demand. Optimal capacity and allocation of DGs improve power quality and reliability. This paper proposes a method for determining the optimal number, size and allocation of DGs needed to minimize operation cost of distribution system. Capacity of DGs for economic operation of distribution system can be estimated by the load growth and line capacity during operation planning duration. DG allocations are determined to minimize total cost with failure rate and annual reliability cost of each load point using GA(Genetic Algorithm).
Future cellular networks will mainly be driven by, high quality channels, high band with utilization, low power consumption and efficient network management. For a given channel allocation, the capacity and quality of communication of cellular radio systems using CDMA(Code Division Multiple Access) can be increased by using a transmitter power control scheme to combat the near-far problem. Centralized power control schemes or distributed ones to maximize the minimum signal-to-interference in each user of CDMA wireless network have been investigated. This paper has proposed a distributed power control algorithm, which employs an adaptive search scheme, in order to solve quickly the linear systems of equations for power update in CDMA cellular radio systems. The simulation results show that the proposed scheme has faster convergence rate than the typical bang-bang type of distributed power control algorithm, which has been much used as a reference algorithm in IS-95A and W-CDMA communication network.
In this paper, multiple ESS(Energy Storage System) control strategy for microgrids is presented. Installation of ESS becomes mandatory when microgrids are used to supply high quality power to the loads. The one of main functions of the ESS is to maintain power balance. However ESS has limitation of its capacity and instantaneous injecting power. Power allocation method based on SOC(State Of Charge) of each ESS is proposed. P-Q control is employed as the basic control strategy for the distributed ESSs. By using the proposed method, the coefficients in the conventional P-Q control method are modified. The ESSs with higher SOC inject more active power, while those with lower SOC inject less, leading to more balanced SOC levels among the ESSs. The proposed method is demonstrated by simulation using PSCAD/EMTDC.
본 논문은 셀간 간섭을 제어하여 셀 경계 사용자의 데이터 전송율을 증가시키는 기술인 소프트 주파수 재사용시 전력 할당에 관한 것이다. 소프트 주파수 재사용 기술은 셀 경계 사용자의 데이터 전송율을 개선하는데 유용한 기술이나 주파수 재사용 지수가 증가되어 셀 평균 데이터 전송율을 감소시키는 문제가 있다. 본 논문에서는 하나의 중앙 제어기가 물리적 거리가 인접한 여러 개의 셀을 제어하는 환경에서, 셀 경계 사용자의 데이터 전송율 개선하면서도 셀 평균 전송율 감소를 최소화하도록 소프트 주파수 재사용을 위한 송신 전력 할당 기법을 제안한다. 시스템 시뮬레이션을 통하여 인접한 두 셀에 소프트 주파수 재사용 기술을 적용하여 소프트 주파수 재사용에 의한 셀 평균 데이터 전송율 감소 정도와 제안하는 전력 할당 기법에 의한 셀 평균 데이터 전송을 개선을 살펴본다.
본 논문은 분산형 전력 시스템에서 심층강화학습 기반의 전력 생산 환경 및 수요와 공급을 예측하며 자원 할당 알고리즘을 적용해 전력거래 시스템 연구의 최적화된 결과를 보여준다. 전력 거래시스템에 있어서 기존의 중앙집중식 전력 시스템에서 분산형 전력 시스템으로의 패러다임 변화에 맞추어 전력거래에 있어서 공동의 이익을 추구하며 장기적인 거래의 효율을 증가시키는 전력 거래시스템의 구축을 목표로 한다. 심층강화학습의 현실적인 에너지 모델과 환경을 만들고 학습을 시키기 위해 날씨와 매달의 패턴을 분석하여 데이터를 생성하며 시뮬레이션을 진행하는 데 있어서 가우시안 잡음을 추가해 에너지 시장 모델을 구축하였다. 모의실험 결과 제안된 전력 거래시스템은 서로 협조적이며 공동의 이익을 추구하며 장기적으로 이익을 증가시킨 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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