The accelerated convergence of digital and real-world lifestyles has imposed unprecedented demands on today's wireless network architectures, as it is highly desirable for such architectures to support wireless devices everywhere with high capacity and minimal signaling overhead. Conventional architectures, such as cellular architectures, are not able to satisfy these requirements simultaneously, and are thus no longer suitable for the 6G era. In this paper, we propose a capacity-centric (C$^2$) architecture for 6G. It is designed based on the principles of maximizing the number of non-overlapping clusters with the average cluster capacity guaranteed to be higher than a certain threshold, and thus provides a flexible way to balance the capacity requirement against the signaling overhead. Our analytical results reveal that C$^2$ has superior generality, wherein both the cellular and the fully coordinated architectures can be viewed as its extreme cases. Simulation results show that the average capacity of C$^2$ is at least three times higher compared to that of the cellular architecture. More importantly, different from the widely adopted conventional wisdom that basestation distributions dominate architecture designs, we find that the C$^2$ architecture is independent of base-station distributions, and instead user-side information should be the focus in 6G architecture designs.


翻译:数字和现实世界生活方式的加速融合对今天的无线网络结构提出了前所未有的要求,因为这些结构非常理想地支持无线装置,其容量高,信号量最低; 诸如蜂窝结构等常规建筑无法同时满足这些要求,因此不再适合6G时代; 在本文中,我们提议为6G建立一个以能力为中心的(C$2美元)结构。 设计这一结构时的原则是最大限度地增加不重叠的集群数量,保证平均集群能力高于某一阈值,从而提供一个灵活的方式,平衡能力要求与信号性管理之间的平衡。 我们的分析结果表明,2C$2美元结构具有较高的通用性,其中手机和完全协调的建筑都可被视为其极端情况。 模拟结果表明,与蜂窝结构相比,平均2美元的能力至少高出三倍。 更重要的是,与普遍采用的传统智慧相比,基础站分配控制着建筑设计,我们发现6美元结构应该独立于基础站结构的设计,用户重点应该是基础站设计。

0
下载
关闭预览

相关内容

开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年8月21日
深度学习线性代数简明教程
论智
11+阅读 · 2018年5月30日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
1+阅读 · 2021年11月26日
Arxiv
8+阅读 · 2020年6月15日
Neural Architecture Optimization
Arxiv
8+阅读 · 2018年9月5日
Arxiv
12+阅读 · 2018年9月5日
VIP会员
相关VIP内容
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年8月21日
深度学习线性代数简明教程
论智
11+阅读 · 2018年5月30日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员