42 research outputs found

    Energy-Efficient Coordinated Multi-Cell Multigroup Multicast Beamforming with Antenna Selection

    Full text link
    This paper studies energy-efficient coordinated beamforming in multi-cell multi-user multigroup multicast multiple-input single-output systems. We aim at maximizing the network energy efficiency by taking into account the fact that some of the radio frequency chains can be switched off in order to save power. We consider the antenna specific maximum power constraints to avoid non-linear distortion in power amplifiers and user-specific quality of service (QoS) constraints to guarantee a certain QoS levels. We first introduce binary antenna selection variables and use the perspective formulation to model the relation between them and the beamformers. Subsequently, we propose a new formulation which reduces the feasible set of the continuous relaxation, resulting in better performance compared to the original perspective formulation based problem. However, the resulting optimization problem is a mixed-Boolean non-convex fractional program, which is difficult to solve. We follow the standard continuous relaxation of the binary antenna selection variables, and then reformulate the problem such that it is amendable to successive convex approximation. Thereby, solving the continuous relaxation mostly results in near-binary solution. To recover the binary variables from the continuous relaxation, we switch off all the antennas for which the continuous values are smaller than a small threshold. Numerical results illustrate the superior convergence result and significant achievable gains in terms of energy efficiency with the proposed algorithm.Comment: 6 pages, 5 figures, accepted to IEEE ICC 2017 - International Workshop on 5G RAN Desig

    IDH1 Expression via the R132H Mutation-Specific Antibody in Adrenocortical Neoplasias-Prognostic Impact in Carcinomas

    Get PDF
    Context: Mutations to isocitrate dehydrogenase (IDH) appear to play a prognostic or predictive role in several neoplasias. Immunohistochemical staining designed to detect a specific R132H mutation to IDH1 showed expression in the normal adrenal cortex, raising interest to study the potential role of IDH1 in the pathogenesis of adrenocortical tumors. Objective: The objective of this work is to study the role of IDH1 and its mutations in adrenocortical tumors. Design and patients: IDH1 R132H immunohistological staining was performed on a cohort of 197 adrenocortical tumors. The exon of the IDH1 gene was sequenced in 16 tumors. Results: Positive IDH1 R132H immunohistochemical staining correlated with a better prognosis among patients with a malignant adrenocortical tumor. However, IDH1 R132H immunohistochemistry did not distinguish between local and metastasized tumors. We were unable to identify IDH1 mutations among our adrenocortical tumors using a targeted next-generation sequencing panel or via exon sequencing. Conclusions: Among adrenocortical carcinomas, IDH1 R132H immunopositivity correlated with a better prognosis. Thus, IDH1 R132H immunohistochemical staining could serve as a prognostic or as a potential predictive marker in adrenocortical carcinomas. Further research is needed to identify the possible alterations in IDH1 that could explain our findings, because we identified no known mutations to the IDH1 gene. (C) Endocrine Society 2020.Peer reviewe

    Coordinated beamforming in cellular and cognitive radio networks

    No full text
    Abstract This thesis focuses on the design of coordinated downlink beamforming techniques for wireless multi-cell multi-user multi-antenna systems. In particular, cellular and cognitive radio networks are considered. In general, coordinated beamforming schemes aim to improve system performance, especially at the cell-edge area, by controlling inter-cell interference. In this work, special emphasis is put on practical coordinated beamforming designs that can be implemented in a decentralized manner by relying on local channel state information (CSI) and low-rate backhaul signaling. The network design objective is the sum power minimization (SPMin) of base stations (BSs) while providing the guaranteed minimum rate for each user. Decentralized coordinated beamforming techniques are developed for cellular multi-user multiple-input single-output (MISO) systems. The proposed iterative algorithms are based on classical primal and dual decomposition methods. The SPMin problem is decomposed into two optimization levels, i.e., BS-specific subproblems for the beamforming design and a network-wide master problem for the inter-cell interference coordination. After the acquisition of local CSI, each BS can independently compute its transmit beamformers by solving the subproblem via standard convex optimization techniques. Interference coordination is managed by solving the master problem via a traditional subgradient method that requires scalar information exchange between the BSs. The algorithms make it possible to satisfy the user-specific rate constraints for any iteration. Hence, delay and signaling overhead can be reduced by limiting the number of performed iterations. In this respect, the proposed algorithms are applicable to practical implementations unlike most of the existing decentralized approaches. The numerical results demonstrate that the algorithms provide significant performance gains over zero-forcing beamforming strategies. Coordinated beamforming is also studied in cellular multi-user multiple-input multiple-output (MIMO) systems. The corresponding non-convex SPMin problem is divided into transmit and receive beamforming optimization steps that are alternately solved via successive convex approximation method and the linear minimum mean square error criterion, respectively, until the desired level of convergence is attained. In addition to centralized design, two decentralized primal decomposition-based algorithms are proposed wherein the transmit and receive beamforming designs are facilitated by a combination of pilot and backhaul signaling. The results show that the proposed MIMO algorithms notably outperform the MISO ones. Finally, cellular coordinated beamforming strategies are extended to multi-user MISO cognitive radio systems, where primary and secondary networks share the same spectrum. Here, network optimization is performed for the secondary system with additional interference constraints imposed for the primary users. Decentralized algorithms are proposed based on primal decomposition and an alternating direction method of multipliers.Tiivistelmä Tämä väitöskirja keskittyy yhteistoiminnallisten keilanmuodostustekniikoiden suunnitteluun langattomissa monisolu- ja moniantennijärjestelmissä, erityisesti solukko- ja kognitiiviradioverkoissa. Yhteistoiminnalliset keilanmuodostustekniikat pyrkivät parantamaan verkkojen suorituskykyä kontrolloimalla monisoluhäiriötä, erityisesti tukiasemasolujen reuna-alueilla. Tässä työssä painotetaan erityisesti käytännöllisten yhteistoiminnallisten keilanmuodostustekniikoiden suunnittelua, joka voidaan toteuttaa hajautetusti perustuen paikalliseen kanavatietoon ja tukiasemien väliseen informaationvaihtoon. Verkon suunnittelutavoite on minimoida tukiasemien kokonaislähetysteho samalla, kun jokaiselle käyttäjälle taataan tietty vähimmäistiedonsiirtonopeus. Hajautettuja yhteistoiminnallisia keilanmuodostustekniikoita kehitetään moni-tulo yksi-lähtö -solukkoverkoille. Oletuksena on, että tukiasemat ovat varustettuja monilla lähetysantenneilla, kun taas päätelaitteissa on vain yksi vastaanotinantenni. Ehdotetut iteratiiviset algoritmit perustuvat klassisiin primaali- ja duaalihajotelmiin. Lähetystehon minimointiongelma hajotetaan kahteen optimointitasoon: tukiasemakohtaisiin aliongelmiin keilanmuodostusta varten ja verkkotason pääongelmaan monisoluhäiriön hallintaa varten. Paikallisen kanavatiedon hankkimisen jälkeen jokainen tukiasema laskee itsenäisesti lähetyskeilansa ratkaisemalla aliongelmansa käyttäen apunaan standardeja konveksioptimointitekniikoita. Monisoluhäiriötä kontrolloidaan ratkaisemalla pääongelma käyttäen perinteistä aligradienttimenetelmää. Tämä vaatii tukiasemien välistä informaationvaihtoa. Ehdotetut algoritmit takaavat käyttäjäkohtaiset tiedonsiirtonopeustavoitteet jokaisella iterointikierroksella. Tämä mahdollistaa viiveen pienentämisen ja tukiasemien välisen informaatiovaihdon kontrolloimisen. Tästä syystä ehdotetut algoritmit soveltuvat käytännön toteutuksiin toisin kuin useimmat aiemmin ehdotetut hajautetut algoritmit. Numeeriset tulokset osoittavat, että väitöskirjassa ehdotetut algoritmit tuovat merkittävää verkon suorituskyvyn parannusta verrattaessa aiempiin nollaanpakotus -menetelmiin. Yhteistoiminnallista keilanmuodostusta tutkitaan myös moni-tulo moni-lähtö -solukkoverkoissa, joissa tukiasemat sekä päätelaitteet ovat varustettuja monilla antenneilla. Tällaisessa verkossa lähetystehon minimointiongelma on ei-konveksi. Optimointiongelma jaetaan lähetys- ja vastaanottokeilanmuodostukseen, jotka toistetaan vuorotellen, kunnes algoritmi konvergoituu. Lähetyskeilanmuodostusongelma ratkaistaan peräkkäisillä konvekseilla approksimaatioilla. Vastaanottimen keilanmuodostus toteutetaan summaneliövirheen minimoinnin kautta. Keskitetyn algoritmin lisäksi tässä työssä kehitetään myös kaksi hajautettua algoritmia, jotka perustuvat primaalihajotelmaan. Hajautettua toteutusta helpotetaan pilottisignaloinnilla ja tukiasemien välisellä informaationvaihdolla. Numeeriset tulokset osoittavat, että moni-tulo moni-lähtö -tekniikoilla on merkittävästi parempi suorituskyky kuin moni-tulo yksi-lähtö -tekniikoilla. Lopuksi yhteistoiminnallista keilanmuodostusta tarkastellaan kognitiiviradioverkoissa, joissa primaari- ja sekundaarijärjestelmät jakavat saman taajuuskaistan. Lähetystehon optimointi suoritetaan sekundaariverkolle samalla minimoiden primaarikäyttäjille aiheuttamaa häiriötä. Väitöskirjassa kehitetään kaksi hajautettua algoritmia, joista toinen perustuu primaalihajotelmaan ja toinen kerrointen vaihtelevan suunnan menetelmään

    Elementtien asennussuunnitelman laadun parantaminen

    No full text
    corecore