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Dynamic clustering for max-min fairness with joint processing CoMP

机译：通过联合处理CoMP进行动态聚类以实现最大-最小公平性

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We consider dynamic base station (BS) clustering and beamformer design for coordinated multipoint transmission with joint processing (JP). We formulate the problem for joint BS clustering and beamformer design to maximize the minimum rate among all the users. The max-min rate problem is formulated from the perspective of sparse optimization framework, where the sparsity is induced by penalizing the joint beamformer vector density. The problem is non-convex, therefore, we propose a novel application of the successive second order cone programming (SSOCP) approach for the joint processing and clustering problem. Numerical examples demonstrate that the serving set sizes in the network can be greatly reduced which in turn lessen the backhaul burden without significant impact on the achievable rate by properly selecting a single parameter in the problem.
机译：我们考虑采用联合处理（JP）的协作式多点传输的动态基站（BS）聚类和波束成形器设计。我们提出了联合BS群集和波束形成器设计的问题，以使所有用户中的最小速率最大化。最大-最小速率问题是从稀疏优化框架的角度提出的，在稀疏优化框架中，通过惩罚联合波束形成器矢量密度来引起稀疏性。该问题是非凸的，因此，我们提出了连续二阶锥规划（SSOCP）方法在联合处理和聚类问题上的新应用。数值例子表明，网络在服务组的尺寸可以大大减少，这又减少不通过适当选择的问题一个参数上能实现的速率显著影响回程负担。

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