毫米波网络中的联合用户与波束选择
Joint User and Beam Selection in Millimeter Wave Networks
AI总结：
针对毫米波网络中联合用户与波束选择问题，证明其NP完全性，提出两种渐近最优算法及两种快速贪心算法，仿真验证贪心算法性能接近最优。
摘要：
我们研究了在毫米波（mmWave）网络中为每个接入点（AP）选择一个用户设备（UE）和一个波束以进行并发传输的问题，目标是最大化用户加权速率之和。我们证明了该问题是NP完全的。我们提出了两种算法——基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）和基于局部交互博弈（LIG）的用户与波束选择——并证明了这两种算法都能渐近地达到最优解。此外，我们还提出了两种快速贪心算法——NGUB1和NGUB2——用于用户和波束选择。通过大量仿真，我们展示了所提出的贪心算法优于先前工作中提出的最相关算法，并且性能接近渐近最优算法。
英文摘要：
We study the problem of selecting a user equipment (UE) and a beam for each access point (AP) for concurrent transmissions in a millimeter wave (mmWave) network, such that the sum of weighted rates of UEs is maximized. We prove that this problem is NP-complete. We propose two algorithms -- Markov Chain Monte Carlo (MCMC) based and local interaction game (LIG) based UE and beam selection -- and prove that both of them asymptotically achieve the optimal solution. Also, we propose two fast greedy algorithms -- NGUB1 and NGUB2 -- for UE and beam selection. Through extensive simulations, we show that our proposed greedy algorithms outperform the most relevant algorithms proposed in prior work and perform close to the asymptotically optimal algorithms.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
