In this paper, we explore the information-theoretic optimality of treating interference as noise (TIN) in cellular networks. We focus on uplink scenarios modeled by the Gaussian interfering multiple access channel (IMAC), comprising $K$ mutually interfering multiple access channels (MACs), each formed by an arbitrary number of transmitters communicating independent messages to one receiver. We define TIN for this setting as a scheme in which each MAC (or cell) performs a power-controlled version of its capacity-achieving strategy, with Gaussian codebooks and successive decoding, while treating interference from all other MACs (i.e. inter-cell interference) as noise. We characterize the generalized degrees-of-freedom (GDoF) region achieved through the proposed TIN scheme, and then identify conditions under which this achievable region is convex without the need for time-sharing. We then tighten these convexity conditions and identify a regime in which the proposed TIN scheme achieves the entire GDoF region of the IMAC and is within a constant gap of the entire capacity region.


翻译:在本文中,我们探讨了将干扰作为蜂窝网络中的噪音处理的信息理论最佳性;我们侧重于由高斯干扰多进入通道(IMAC)所模拟的由高斯干扰多进入通道(IMAC)构成的上行链路情景,该通道由任意数目的发射机组成,向一个接收器传递独立信息;我们为这一设置定义了TIN,作为每个MAC(或细胞)使用高斯编码簿和连续解码等控制能力实现战略版本,同时将所有其他MAC(即细胞间干扰)的干扰作为噪音处理;我们描述通过拟议的TIN计划实现的普遍自由度(GDoF)区域,然后确定在哪些条件下这一可实现的区域是连接的,不需要时间共享;我们随后加强这些凝聚条件,并确定一个制度,使拟议的TIN计划能够达到IMAC整个GDoF区域,并且处于整个能力差距之内。

0
下载
关闭预览

相关内容

【实用书】数据科学基础,484页pdf,Foundations of Data Science
专知会员服务
117+阅读 · 2020年5月28日
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
6+阅读 · 2018年10月3日
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月26日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月28日
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月16日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员