Energy efficiency maximization of the fifth generation (5G) mobile networks in high speed trains

• Autorzy: Maloku Betim , Spahiu Pelqim

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2024.10.19

Warianty tytułu

PL

Maksymalizacja efektywności energetycznej sieci mobilnych piątej generacji (5G) w pociągach dużych prędkości

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper presents an optimized algorithm to enhance energy efficiency in 5th generation mobile networks, specifically in high-speed train environments. It targets users accessing in-train access points and 5G macro cells, optimizing bit rate, power usage, and interference mitigation. Through dual decomposition techniques, it significantly improves energy efficiency, particularly with dynamic power allocation. This research offers crucial insights for efficient mobile network deployments in dynamic settings like high-speed trains.

PL

W artykule przedstawiono zoptymalizowany algorytm zwiększający efektywność energetyczną sieci mobilnych piątej generacji, szczególnie w środowiskach pociągów dużych prędkości. Jest skierowany do użytkowników uzyskujących dostęp do punktów dostępu w pociągu i makrokomórek 5G, optymalizując przepływność, zużycie energii i łagodząc zakłócenia. Dzięki technikom podwójnego rozkładu znacznie poprawia efektywność energetyczną, szczególnie przy dynamicznej alokacji mocy. Badanie to dostarcza kluczowych informacji na temat wydajnych wdrożeń sieci mobilnych w dynamicznych warunkach, takich jak pociągi dużych prędkości.

Słowa kluczowe

EN

energy efficiency; in-train access point; 5G-MC-gNBs; high-speed train

PL

efektywność energetyczna; punkt dostępu w pociągu; gNodeB makrokomórek 5G; pociąg dużych prędkości

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2024
• Tom: R. 100, nr 10
• Strony: 107--112
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys.

Twórcy

autor

Maloku Betim

• University "Ukshin Hoti" Prizren, St. Shkronjtat, No. 1, 20000 Prizren, Kosovo

autor

Spahiu Pelqim

• Institute of Engineering & Technology London, and Chartered Management Institute London

Bibliografia

• [1] Ericsson Group: Ericsson Mobility Report, EAB-23:009890 Uen Rev B, SE-164 80 Stockholm, Sweden, Nov. 2023.
• [2] The 5GInfrastructure Association: The 5G Infrastructure Pub lic Private Partnership: the next generation of communication networks and services, 5G PPP, supported by the European Commission, 2020.
• [3] Turtelboom, A., Fornaroli, F., Ishik, C., et al.: 5G roll-gNB in the EU: delays in deployment of networks with security issues remaining unresolved, Publications Office of the European Union, 2022.
• [4] Muc, A., Bielecka, A., Iwaszkiewicz, J.: The Utilization of Wireless Networks and Mobile Applications in the Control of Power Electronics Converters, Przegl ˛ ad Elektrotechniczny, NR9/2023, pp. 213-216, 2023. Doi:10.15199/48.2023.09.41
• [5] 3GPP: Physical Layer Aspects for Evolved Universal Terrestial Radio Access (UTRA) (release 7), 3GPP Technical Report TR 25.814 v7.1.0, Sep. 2006.
• [6] 3GPP: Further Advancements for Evolved Universal Terrestial Radio Access (E-UTRA) (release 9), 3GPP Technical Report TR 36.814 v0.4.1, Feb. 2009.
• [7] Przesmycki, R., Bugaj, M.: Flexible circle antenna for 5G sys tem operating in 3.6 GHz bann, Przegl ˛ ad Elektrotechniczny, NR8/2023, pp. 266-273, 2023. Doi:10.15199/48.2023.08.47
• [8] Li, G. Y., Xu, Z., Xiong, C., Yang, C., Zhang, S., Chen, Y., and Xu, S.: Energy-Efficient Wireless Communications: Tutorial, Survey, and Open Issues, IEEE Wireless Communications, Dec. 2011.
• [9] Bok, J. and Ryu, H.-G.: Path Loss Model Considering Doppler Shift for High Speed Railroad Communication, IEEE Ad vanced Communication Technology, pp. 1–4, Feb. 2014.
• [10] ITU-R: Propagation data and prediction methods for the plan ning of indoor radiocommunication systems and radio local area networks in the frequency range 900 MHz to 100 GHz, ITU, Electronic Publication Geneva, 2012.
• [11] Maloku, B., et al.: Optimizing the Energy Efficiency for Future 5GNetworks, The 23rd International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), Bratislava, Slovakia, pp. 1-5, May 2016. Doi: 10.1109/IWSSIP.2016.7502751.
• [12] Boyd, S. and Vandenberghe, L.: Convex Optimization, Cam bridge University Press, 2004.
• [13] Boyd, S., Xiao, L., and Mutapcic, A.: Notes on decomposition methods, Lecture Notes for Course EE392o, Stanford Univer sity, Oct. 2003.
• [14] Ciarlet, P. G.: Introduction to numerical linear algebra and opti misation, Cambridge University Press, ISBN 9780521339841, 1989.
• [15] Nesterov, Y.: Introductory Lectures on Convex Optimization: A Basic Course, Kluwer Academic Publishers, pp. 63–64., 2004, ISBN 9781402075537.
• [16] Turnbull, H. W.: Theory of Equations, Oliver and Boyd, Lon don, fourth ed., 1947.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2025).