[EBOOK] 5G Green Mobile Communication Networks

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5G Green Mobile Communication Networks

Authors: Ge, Xiaohu, Zhang, Wuxiong

• Addresses green mobile communications both in theory and practice
• Comprehensively explores green mobile communication system design, network optimization, performance evaluation, and simulation design for users
• Presents the latest research findings in energy efficiency analysis and its impact on the design of 5G green mobile communication networks
• Offers an in-depth discussion of cellular networks, resource management, wireless transmissions and multi-media communications of in green communications
  

1 Challenges of 5G Green Communication Networks . . . . . . . . . . . . . 1
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Evolution of Green Communications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2.1 Computation Power . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2.2 New Issues Triggered by the Computation Power . . . . . . . 2
1.3 Computation and Communication Power in 5G Wireless
Communication Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3.1 Power Consumption at BSs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3.2 Computation Power Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3.3 Evaluations of Computation Power . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3.4 Future Challenges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.4 New Issues in 5G Green Cellular Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.4.1 Computation Capability Factor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.4.2 Heat Dissipation Factor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.4.3 Maximum Receiving Rates for Smartphones . . . . . . . . . . . 21
1.4.4 Simulation Results and Discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.4.5 Future Challenges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
1.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2 Energy Efficiency of 5G Wireless Communications. . . . . . . . . . . . . . 29
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.2 Energy Efficient Hybrid Precoding Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.2.1 Related Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.2.2 System Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.2.3 Problem Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.2.4 Energy Efficient Hybrid Precoding Design . . . . . . . . . . . . 36
2.2.5 Energy Efficient Optimization with the Minimum
Number of RF Chains . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

2.2.6 Simulation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
2.2.7 Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
2.3 Energy Efficient Optimization with RF Chains . . . . . . . . . . . . . . . 55
2.3.1 Related Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
2.3.2 System Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
2.3.3 Problem Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
2.3.4 Hybrid Precoding Design for the Partially-Connected
Structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
2.3.5 Simulation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
2.3.6 Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
2.4 Energy Efficient Power Control Scheme. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
2.4.1 Related Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
2.4.2 System Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
2.4.3 Achievable Rate of MIMO PVT Random Cellular
Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
2.4.4 Green MIMO Random Cellular Networks . . . . . . . . . . . . . 85
2.4.5 Simulation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
2.4.6 Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
3 Energy Efficiency of Cellular Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
3.1 On the Energy-Efficient Deployment for Ultra-Dense
Heterogeneous Networks with NLoS and LoS Transmissions . . . . 103
3.1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
3.1.2 System Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
3.1.3 Signal Propagation Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
3.1.4 Performance Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
3.1.5 Network Transformation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
3.1.6 Performance Optimization and Tradeoff . . . . . . . . . . . . . . 115
3.1.7 Results and Insights . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
3.1.8 Conclusions and Future Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
3.1.9 Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
3.2 Spatial Spectrum and Energy Efficiency of Random Cellular
Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
3.2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
3.2.2 System Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
3.2.3 Models of PVT Random Cellular Networks . . . . . . . . . . . 137
3.2.4 Spatial Spectrum and Energy Efficiency of PVT Random
Cellular Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
3.2.5 Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
3.3 Energy Efficiency Optimization of 5G Full Duplex Cellular
Networks: A Mean Field Game Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155

3.3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
3.3.2 System Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
3.3.3 Formulation of Energy Efficiency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
3.3.4 Network Energy Efficiency Optimization. . . . . . . . . . . . . . 162
3.3.5 Algorithm Design of Mean Field Game . . . . . . . . . . . . . . 171
3.3.6 Numerical Simulations of Mean Field Game . . . . . . . . . . . 172
3.3.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
4 Energy Efficiency of 5G Multimedia Communications . . . . . . . . . . . 185
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
4.2 Energy Efficiency Optimization for MIMO-OFDM Mobile
Multimedia Communication Systems with QoS Constraints . . . . . 186
4.2.1 Related Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186
4.2.2 System Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
4.2.3 Energy Efficiency Modeling of MIMO-OFDM Mobile
Multimedia Communication Systems . . . . . . . . . . . . . . . . 189
4.2.4 Energy Efficiency Optimization of Mobile Multimedia
Communication Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
4.2.5 Optimization Solution of Energy Efficiency . . . . . . . . . . . . 192
4.2.6 Simulation Results and Performance Analysis . . . . . . . . . . 197
4.2.7 Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203
4.3 Multi-path Cooperative Communications Networks for
Augmented and Virtual Reality Transmission . . . . . . . . . . . . . . . . 204
4.3.1 Related Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204
4.3.2 System Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
4.3.3 Network Latency Model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208
4.3.4 AR/VR Multi-path Cooperative Transmissions . . . . . . . . . 215
4.3.5 Service Effective Energy Optimization . . . . . . . . . . . . . . . 220
4.3.6 Simulation Results and Performance Analysis . . . . . . . . . . 223
4.3.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230
5 Wireless Resource Management for Green Communications . . . . . . 235
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235
5.2 User Traffic Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239
5.2.1 Data Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240
5.2.2 Voice Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242
5.3 Downlink Average Rate and SINR Distribution in Cellular
Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247
5.4 Bregman-Based Inexact Excessive Gap Method for Multiservice
Resource Allocation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
5.4.1 Problem Description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252
5.4.2 Regularized Lagrangian Dual Function and d-Excessive
Gap Smoothing Technique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254
5.4.3 Inexact Algorithm with Bregman Projection . . . . . . . . . . . 258
5.4.4 Multi-service Resource Allocation Across Heterogeneous
Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266
5.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273
Appendix 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273
Appendix 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275
Appendix 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
Appendix 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283
6 Energy Efficiency and Collaborative Optimization Theory
of 5G Heterogeneous Wireless Multi Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . 287
6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287
6.1.1 Heterogeneous Wireless Multi-network Energy Efficiency
Collaborative Optimization Architecture . . . . . . . . . . . . . . 290
6.1.2 Distributed Collaborative Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . 290
6.1.3 Centralized Collaborative Architecture . . . . . . . . . . . . . . . 290
6.1.4 Hybrid Collaborative Architecture. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290
6.2 Power Reduction for Mobile Devices by Deploying Low-Power
Base Stations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 292
6.2.1 Current Energy Efficiency Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . 292
6.2.2 A Novel Energy Efficiency Metric Jointly Considered
by Networks and Terminals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294
6.2.3 Network Energy Efficiency Analysis in the Case
of Macro and Micro Zone Coexistence . . . . . . . . . . . . . . . 296
6.3 Wireless Network Virtualization and Software Defined
Wireless Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 307
6.3.1 Wireless Virtualization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 307
6.3.2 Software Defined Wireless Network . . . . . . . . . . . . . . . . . 312
6.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 322
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323




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