44、5G基站能源效率提升:综合解决方案

5G基站能源效率提升:综合解决方案

1. 5G网络能源效率问题概述

随着互联网的爆炸式发展,5G网络应运而生以满足当今消费者的需求。然而,互联网使用的激增也给网络运营商带来了诸多挑战,能源效率(EE)已成为未来5G异构网络(HetNets)发展的关键性能指标之一。

5G网络由密集分布且类型多样的基站(BS)组成,如宏基站、微基站、毫微微基站和小小区基站等。这种小小区架构虽能在边缘节点进行更多处理和计算,降低整体网络延迟,但会增加能源消耗。尽管5G网络的能源效率已得到广泛研究,但仍有许多领域有待探索和改进。

2. 基站节能的必要性
  • 经济层面 :移动网络运营商(MNOs)降低能源消耗并非奢侈之举,而是必要之事。现代网络通过增加发射功率来提高数据容量,不断消耗更多能源以增加通信带宽,最终会导致惊人的资本和运营费用(CAPEX/OPEX),这对运营商的财务状况造成了严重影响。此外,运营商还需重新考虑能源使用方式及其对环境的影响,这将对下一代网络的设计和实施产生重大影响。
  • 环境层面 :对蜂窝服务和无处不在的连接性的需求不断增长,给移动通信行业带来了巨大的环境影响。2007年,整个信息通信技术(ICT)行业预计占全球二氧化碳(CO₂)排放量的近2%,与全球航空业相当。到2021年,与能源相关的CO₂排放量达到了363亿吨的新高。随着数十亿科技设备相互通信,物联网(IoT)将加速这一趋势,这已成为生态学家的主要担忧。全球气候变化威胁的加剧无疑是本世纪最重要的问题之一,中国5G基站的碳排放就是一个恰当的例证。
3. 基站节能
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值