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Enhanced User-Fairness in CAPA-Based Systems Using CoV-Based Optimization
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AI
DOI：10.1109/LCOMM.2025.3621183.png)
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摘要
En 中文
连续孔径阵列（CAPA）系统为下一代无线网络提供了高空间分辨率和高效的波束控制。然而，现有研究大多关注最大化总速率性能来设计CAPA波束成形，而用户公平性在很大程度上被忽视。为解决此挑战，我们将两种公平性导向的目标纳入CAPA波束成形框架：最大化用户速率的几何平均值（GMR）和最大化软最小速率函数（SMR）。这两个问题均被重新表述为可处理的形式，并采用变分法（CoV）进行高效求解。仿真结果表明，所提出的SMR方法在中等用户密度下，与传统的基于总速率的方法相比，将最小用户速率提高了300%以上。同时，GMR方法在保持总速率性能高达88%的同时，显著提升了公平性。这些发现凸显了公平性导向优化对CAPA系统的实际价值。
Keyword:
Continuous aperture array (CAPA)
beamforming
fairness
geometric mean rate
soft minimum rate
期刊
IF:
4.4
论文数:
1.3W
被引数:
2.2W
机构
引用论文
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