文献综述（或调研报告）：
关于优化联合功率分配和用户关联问题多小区MIMO（多输入多输出大量）下行链路（DL）系统。目标是最小化 总发射功率消耗时，每个用户都是通过基站的优化子集服务（BSS），采用非相干联合传输。我们首先推导出一个下界的遍历SPECT RAL效率（SE），这是适用于任何信道分配和预编码方案。封闭形式的表达式，得到瑞利衰落信道，无论是最大比传输（MR） T）或迫零（ZF）预编码。从这些边界，我们进一步制定的DL功率最小化问题与用户的固定SE约束。这些问题是可解的线性 R程序，给予最佳的功率分配和BS用户协会与低复杂度。此外，我们制定了最大-最小公平问题，最大限度地提高最坏的SE之间的用户，我们 它如何可以作为一个准线性规划解决。仿真结果表明，所提出的方法提供了良好的SE的用户使用较少的发射功率比小规模的系统和最佳 用户协会可以有效地平衡负载时所需的BSS。尽管我们的框架允许联合传输来自多个BSs，有一个压倒性的概率只有一个 BS与每个用户在最佳的解决方案。[1]
有人提出了一个统一的静态框架，研究异构蜂窝网络中的用户关联和资源分配的相互作用。该框架允许我们进行性能比较
三种信道分配策略：
正交部署、同信道部署和部分共享部署。
制定的联合优化问题是非凸整数规划，因此它是很难有效地获得精确解的。所以他们开发技术，以获得系统的性能的上界。这些上限比较他们可行的解决方案更加紧凑。使用这些上限为基准，以量化如何以及不同的用户关联规则和资源分配方案执行。我们的数值结果表明，标志 在吞吐量显著的收益是可以实现异构网络如果正确的用户关联和资源分配相结合。注意对关联规则的影响 的性能，执行一个比现有的所有用户关联规则更好简单的关联规则。[2]
这些年移动设备的数量成倍增加。新一代的无线设备驱动，为了满足通信要求数据传输指数增加对无线网络是巨大的挑战。异构网络提供灵活的部署为运营商提高频谱效率和增加覆盖范围。全球变暖和气候变化一直是全球关注的问题。移动产业通过网络运营和移动设备促进二氧化碳排放。因此，能量效率设计成为异构网络的重要技术。他们研究了下行链路传输中的能源效率问题，在一个两层的异构网络用户协会和功率分配。在能源效率最大化特定的服务质量要求和最大功率限制的约束下。使用凸松弛和分解的方法来解决这个问题。我们使用凸优化方法，以获得用户关联的解决方案。用基于梯度的算法解决功率分配问题，然后用一个迭代的联合用户协议和功率分配算法最大限度地提高下行链路的能量效率。仿真结果表明该算法提高了能量效率与现有方案相比。[5]
当每个用户通过基站（BSS）的最优子集，为了减少大规模集中MIMO（多输入多输出）蜂窝系统下行链路中的发射功率消耗。我们推导出一个下界的遍历的频谱效率（SE）的瑞利衰落信道和最大比传输（MRT）当BSS合作使用非相干联合传输。我们解决联合用户协会和下行链路发射功率最小化问题最佳的固定SE约束下。此外，我们解决了一个最大最小公平问题与使用 特定权重最大限度地提高用户之间最坏的SE。最佳BS用户关联规则的推导，这是不同的最大信噪比（最大SNR）协议。仿真结果表明，该方法比在小规模的系统和最佳的用户协议可以提供良好的SE使用较少的发送功率，当负载之间的BSS需要时有效地平衡用户 。[4]
用户与基站（BS）的优化比例公平准则下的下行无线异构蜂窝网络协会。我们的第一个考虑每个BS具有单天线和传输在固定功率的情况下，提出了一种分布式基于用户关联的价值的方案，其中用户根据效用函数值减去价格分配给BS。该价值算法是基于坐标下降法求解网络效用最大的优化问题，它有一个严格的性能保证。该算法的主要优点相比现有的梯度法价格更新，提出的算法是独立的参数选择，可以实现异步。进一步，基于联合用户协议和基站功率控制问题，提出了一个迭代的坐标下降和功率优化算法，明显地优于现有的方法。联合用户协会和BS波束形成问题的CAS 在基站配备有多个天线和空间复用多个用户。将双坐标下降与加权最小均方误差（WMMSE）算法，并证明它具有几乎相同的性能，计算更复杂的基准算法（适用于BS协会对整个网络WMMSE算法），同时避免过度BS 切换。[3]
[1]Trinh Van Chien, Emil Bjouml;rnson, Erik G. Larsson: “Joint Power Allocation and User Association Optimization for Massive MIMO Systems”, IEEE Trans. Wireless Communications 15(9): 6384-6399 (2016).
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