Pilot power optimization in scalable user-centric HC-RANs for future IoT and IIoT applications

Der Artikel geht der Optimierung der Pilotleistung skalierbarer nutzerzentrierter heterogener Cloud Radio Access Networks (HC-RANs) für zukünftige IoT- und IIoT-Anwendungen nach. Zunächst wird die Architektur der HC-RANs vorgestellt, die Makrobasisstationen, Basisbandeinheiten, Remote Radio Heads und Frontstrecken-Verbindungen umfasst. Die zentrale Verarbeitungsfunktion von HC-RANs ermöglicht Hochleistungsrechner, um den Verkehr aus intelligenten Städten und intelligenten Fabriken zu bewältigen. Allerdings kann der dichte Einsatz von Remote Radio Heads zu vermehrten Interferenzen innerhalb und zwischen den Zellen führen, was dynamische Ressourcenallokation und -planung erfordert. Der Artikel konzentriert sich dann auf den benutzerzentrierten Betrieb, der darauf abzielt, die Fairness für die Ziel-UEs zu verbessern. Darin werden die Herausforderungen der Pilotkontamination und die daraus resultierende Verschlechterung der Qualität der Kanalschätzungen diskutiert. Der Hauptbeitrag des Artikels ist die Entwicklung eines Algorithmus zur Optimierung der Pilotleistung, der den durchschnittlichen Quadratfehler von Kanalschätzungen minimiert und die Genauigkeit von Kanalschätzungen und Systemleistung erhöht. Der Artikel bewertet auch die Leistung des vorgeschlagenen Algorithmus durch Simulationen, vergleicht ihn mit Benchmark-Systemen und demonstriert seine Überlegenheit in verschiedenen Szenarien. Die Ergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Algorithmus eine bessere Leistung bietet, insbesondere bei Pilotkontamination und geringen Pilotsequenzlängen, was ihn für städtische Umgebungen mit hoher Mobilität und zuverlässigen Service für Anwendungen wie IoT, IIoT und Smart Homes gut geeignet macht.