I nd o ne s ia n  J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   1 2 ,   No .   1 ,  Octo b er   201 8 ,   p p .   1 4 7 ~ 1 5 4   I SS N:  2502 - 4752 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ee cs . v 1 2 .i 1 . p p 147 - 1 5 4           147       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   M o delling  of Ti me Effic iency  in  He terog eneo us a nd  Adho c  Netw o rk s       Ya t endra   Sin g h B ha nd a ri,   Ya s hw a nt  Sin g h Cha uh a n,  P rit iDi m ri   De p a rtme n t  o f   Co m p u ter S c .   &   E n g in e e rin g ,   G o v in d Ba ll a b h   P a n t   I n stit u te  o f   En g in e e rin g   &   T e c h n o lo g y   G h u rd a u ri,   P a u ri - G a rh w a l - 2 4 6 1 9 4 ,   Uttara k h a n d ,   In d ia   T e lp - 0 1 3 6 8 - 2 2 8 0 3 0 ,   f a x - 01368 - 2 2 8 0 6 2       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   2 5 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Ma y   1 2 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Ju n   1 6 ,   2 0 1 8       He tero g e n e o u s  Ne tw o rk s  a re   b u n c h   o f   h o m o g e n e o u s  n e tw o rk s  b a se   sta ti o n s  g ro u p e d   t o g e th e r.   T h e   ter m   in tro d u c e d   in   th is  re se a rc h   p a p e r  T i m e   Eff icie n c y   (T e )  g iv e s  o u t  th e   in f o r m a ti o n   o n   th e   h e tero g e n e o u s  n e tw o rk s   w h e re   m o st  o f  th e   d a ta  f lo w s  in   a n d   o u t.   In   th is  p a p e r,   a   m o d e l  f o r  e v a lu a ti n g   T i m e   Eff icie n c y   in   h e tero g e n e o u s  n e t w o rk   is  d e v e lo p e d .   T h e   c o m m o n   g o a ls  o f  d if fe re n t  b a se   sta ti o n s  in   a   h e ter o g e n e o u s  n e tw o rk   a re   to w a rd s  c o v e ra g e   o f  a re a   a n d   c a p a b il it y   i m p ro v e m e n t.   Ba se   st a ti o n s  in   a   h o m o g e n e o u s  n e tw o rk   d if fe rs  in   tran s m it ted   p o w e r,   a c h iev a b le  ra te   o f  d a ta,  a re a   c o v e r e d ,   d e n sity   o f  a   b a se   st a ti o n ,   e n e rg y   e ff icie n c y   a n d   ti m e   e ff icie n c y .   T o   f in d   o u t  t h e   a re a   o f  m o st  d a ta  f lo w   in   c e rtain   p e ri o d ,   T ime   e ff ici e n c y   c a n   b e   u se d   a s  a   m a jo r  f a c to r.   K ey w o r d s :   TE   EE   A T E   PL   AL F   Co p y rig h t  ©   2 0 1 8   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Yate n d r a  Sin g h   B h a n d ar i   Dep ar t m en t   o f   C o m p u ter   Sc.   &   E n g i n ee r in g ,   Go v in d B allab h   P an t I n s tit u te  o f   E n g in ee r i n g   &   T ec h n o lo g y   Gh u r d au r i ,   P au r i - Gar h w al - 2 4 6 1 9 4 ,   Uttar ak h a n d   ( I n d ia)   telp - 01368 - 2 2 8 0 3 0 ,   f ax - 01368 - 228062   E m ail: 2 y a ten d r a@ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   1 . 1 .   B a ck g ro un d   T h e  1 1 th   an n u al  C is co   Vis u al   Net w o r k i n g   I n d ex   Glo b al  M o b ile  Data   T r af f ic  Fo r ec ast  ( w h ic h   g i v es   th e  f o r ec ast  f o r   2 0 1 6   to   2 0 2 1 )   [ 1 ]   p r o j ec ts   th at  th er e  w i ll  b e  a  lo t  m o r e  p eo p le  o n   E ar th   u s in g   m o b ile  p h o n e s   in   2 2 1   th a n   th er e  ar e   w it h   ac c ess   to   r u n n i n g   w ater .   B y   2 0 2 1 ,   m o r e  m e m b er s   o f   th e   g lo b al  p o p u latio n   w il l  b e   u s i n g   m o b ile  p h o n es  ( 5 . 5   b ill io n )   th an   b an k   ac co u n ts   ( 5 . 4   b illi o n ) ,   r u n n in g   w ater   ( 5 . 3   b illi o n ) ,   o r   lan d lin es   ( 2 . 9   b illi o n ) .   I t in d icate s   th e  n ee d   o f   n e w   I n f r astr u ct u r e.   I t is   to   b e  n o ted   th at  r   L o w   P o w er   No d es ( L P N)   p lay s   an   i m p o r tan t  r o le  in   s u ch   k in d   o f   in f r astr u ctu r e  [ 2 ]   b ec au s e  o f   th eir   h ig h er   p er   ar ea   ca p ac it y .   A n d   also ,   it  i s   n ec es s ar y   to   k n o w ,   w h ich   ar ea   is   u s in g   m o s t d ata  f lo w   an d   wh ich   o n e  is   u s in g   leas t to   tell a b o u t b o th   ca p ac it y   an d   en er g y   ch a llen g es.      1 . 2 .   P ro ble m   Fu t u r e  Hete r o g e n eo u s   n et w o r k   ar ea s   r eq u ir es  to   i m p le m en t   Net w o r k   T i m e  E f f icie n c y   ( T e)   b ec au s e   it  is   a  p r i m ar y   k e y   i n   p er f o r m an ce   in d icatio n .   A lt h o u g h   e n er g y   ef f ic ien c y   co n s id er s   en er g y   co n s u m ed   b y   n et w o r k   an d   also   its   ca p ab ilit i es  r elate d   to   d ata   lo ad   ca p ac it y   o f   h eter o g e n eo u s   n et w o r k   ( T ao   2 0 1 0 ) .   B u t  w e   n ee d   to   k n o w   th e   en er g y   ef f ic ien c y   ( E E )   in   s o m e  p ar ticu lar   ti m e  p er io d   f o r   h eter o g e n eo u s   n et w o r k s   a n d   t h is   in f o r m atio n   w ill  b e  p r o v id ed   b y   T i m e  e f f icie n c y   ( T e)   m o d el.   R esear ch   w o r k s   o n   w ir eles s   ce llu lar   n et w o r k s   f o cu s es o n   p r ac tical  ap p licatio n   o f   al g o r ith m s   o f   n et w o r k   m o d el  d esig n   ( P an a y io tis   2 0 1 2 ; A m a ld i 2 0 0 8 ) [ 3 - 4 ] .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l .  1 2 ,   No .   1 ,  Octo b er   201 8   :    1 4 7   –   154   148   1 . 3 .   So lutio n   T h er e  h as  b ee n   a  lo t  o f   s u r v e y s   o n   g r ee n   m o b ile  n et w o r k s   an d   m et h o d s   to   i m p r o v e   th e  s y s te m s   en er g y   e f f icie n c y   i n   h eter o g e n eo u s   n et w o r k   ( Ay a d   ( 2 0 1 2 a )   an d   Xiao f ei  ( 2 0 1 2 ) )   [5 - 6 ] .   T h is   r esear ch   p ap er   w il l  f u r t h er   e x te n d   t h e  w o r k   t o   f i n d   t h e  T e  f o r   a  p ar tic u lar   n et w o r k   i n   s a m e   g iv e n   t i m e   p er io d .   T h is   p ap er   s h o w s   h o w   it  s ee m s   f o r   s o m e   p ar ticu lar   b ase  s tatio n   to   b e  g o o d   f o r   co m m u n ica tio n ,   b u t  an al y z in g   i ts   T e  w e   s ee   t h at  it   m a y   i m p r o v ed   b y   s i m p le  m ea s u r es.  A r c h itect u r e  o f   h e ter o g en eo u s   n et w o r k   ( ce llu lar )   is   s h o w n   b elo w   to   illu s tr ate  th e  m ea n i n g   o f   m ac r o ,   m icr o   an d   p ico   s tatio n s   i n   a  co m m u n icatio n   n et w o r k .       2.   Rela t ed  Net w ro k   M o dels   2 . 1 .   P ro pa g a t io n Ne t wo rk   M o del   P r o p ag atio n   m o d el  tel ls   ab o u t  T e  s ig n al  p r o p ag atio n   a n d   th e  p o w er   r ec eiv ed   i n   s y s te m   o f   h eter o g e n eo u s   n e t w o r k .   Q u ali t y   o f   s ig n al s   r ec ei v ed   d ep en d s   u p o n   lo s s   i n   p at h   d u r i n g   p r o p ag atio n   ( P L ) ,   lo s s   in p en etr atio n   d u r in g   p r o p ag atio n   ( β),   p atter n   o f   an ten n a  ( Ah )   in   t h e  p r o p ag atio n   n et wo r k   an d   s h ad o w in g   ef f ec t  (     ) .   L et  th e  r ec eiv ed   p o w er   o f   s i g n al  b e  d en o ted   b y   P r x ,   f o r   th e  n t h   u s er   to   a  b ase  s tatio n   f r o m   a  d is tan ce   o f   r   u n its   an d   at  a n   a n g le   θ.   I t  ca n   b e  d escr ib ed   in   ter m s   o f   tr an s m itted   p o w er   o f   th e  b ase  s tatio n   a s   ( T esf ay   et  al.   ( 2 0 1 1 ) ) [ 7 ] :     Pr x P t x n A L F n                  ( 1 )     W h er e,   P tx   is   th e  tr an s m itte d   p o w er   an d   AL F  r ep r esen t s   th e  ag g r e g ate  s i g n al  atte n u a tio n   f ac to r   ca u s ed   b y   P at h   L o s s   ( P L ) ,   a n d   s o m e  o u td o o r - in d o o r   p en etr atio n   lo s s   ( β)  an d   al s o   b ec au s e  o f   r ad iatio n   p atter n   ( Ah )   as  w ell  as s h ad o w in g   e f f ec t,  AL F  f o r   th e  n th   u s er   ca n   b e  w r itte n   as:     ( , ) ( ) d b + A h n ( ) + d b A L F n r P L d b r           ( 2 )     T h ese  f ac to r s   ca n   b e  o b tain ed   b y   c h o o s in g   t h e  ap p r o p r iate  p ath   lo s s   m o d el  ( e. g . ,   ( 3 GPP ,   2 0 0 9 ) ) [ 8 ] .     2 . 2 .   Co v er a g e  Net wo rk   M o del   C ell u lar   m o d els  u s e   th e  co n ce p t  o f   p r o p ag atio n   m o d el  an d   d esig n   th e  f o r m u la  ac co r d in g   to   th e  ar ea d   o f   ce llu lar   co v er a g e.   Su p p o s e   w e  h av e  a n   ar ea   w ith   r ad i u s   R .   No w   w e  n ee d   to   k n o w   t h e  m i n i m u m   p o w er   ab o v e  w h ic h   co m m u n icat io n   w il l  o cc u r .   T h e n   co v er a g e  ar e a  f o r   t h is   ce ll   o f   r ad i u s   R   w ill   b e  th e   ar ea   w h er e   p o w er   r ec eiv ed   i s   al w a y s   a b o v e  th e  m i n i m u m   p o w er   r eq u ir ed   b y   t h e  n et w o r k   ( P m in ) .   I t  is   s ta ted   as   ( Go ld s m it h ,   2 0 0 5 )   [ 9 ] :     2 2 2 2 ( ) e x p ( ) ( ) a b a b C Q a Q bb               ( 3 )     Q - f u n ctio n   d en o tes  th e  p r o b ab ilit y   th at  a   Gau s s ia n   r a n d o m   v ar iab le  X  w i th   m ea n   0   an d   v ar ian ce   1   i s   g r ea ter   th a n   z     2 1 Q ( z ) = p r o b (X z ) e x p ( ) 2 2 x dx              ( 4 )     An d     m i n 1 0 Y d b Y d b P –   p R 1 0 l o g e a ,   b   rx               ( 5 )     P m i n d en o te s   th e  m in i m u m   p o w er   w h er e  s p ec i f ied   th r o u g h p u t  is   f u l f illed .   T h e  th r o u g h p u t  is   eq u al  o r   h ig h er   t h a n   9 5 %  o f   t h e  m a x i m u m   th r o u g h p u t   f o r   a   s p ec i f ied   r ef er en ce   m ea s u r e m en t  c h an n el  a n d   ca n   b e  ex p r ess ed   as Ste f a n ia  et  al.   ( 2 0 1 1 )   [ 1 0 ] :     m i n   k T B     N F     S I N R   I M     G r e q d P           ( 6 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Mo d ellin g   o f Time  E fficien cy   in   Hete r o g en eo u s   a n d   A d h o c   N etw o r ks   ( Ya ten d r a   S in g h   B h a n d a r i )   149   W h er e,   k T B   d en o tes  th e  lev e l  o f   th er m a l  n o is e  f o r   a  s p ec if ied   n o is e  b an d w id t h   B W .   T e r m   NF  i s   u s ed   p ar ticu lar l y   f o r   th e  m a x i m u m   n o is e  f i g u r e  r ec eiv ed .   S I NR r eq   is   s aid   to   b e  th e  in ter f er en ce   s ig n al  a n d   n o is e  r atio   r eq u ir e m en t.  I M  s tan d s   f o r   th e  i m p le m e n tatio n   m ar g in   a n d   th e  Gd g i v es  o u t  g ai n   in   d i v er s it y   ( St ef a n ia  2 0 1 1 ) .     2 . 3 .   P o w er   Net wo rk   M o del   P r ac tical  k n o w led g eo f   d ata  tr an s f er   in   w ir ele s s   h eter o g e n e o u s   n et w o r k s   o r   ce llu lar   n et wo r k s   s h o w s   th at  f o r   n et w o r k   estab li s h m e n t  an d   th e  n et w o r k   w h ich   is   c u r r en tl y   i n   u s e,   th e  p o w er   co n s u m p t io n   d o es  n o t  d ep en d   o n   t h e  d ata   lo ad   h eld   b y   t h e   h eter o g e n eo u s   n et w o r k ( A u er   2 0 1 1 ;  Mic alle f   2 0 1 2 ;  Sk iller m ar k   2 0 1 1 )   [ 1 1 - 1 3 ] .   W e  ar e  ass u m in g   s t atic  co n s u m p tio n   o f   p o w er   an d   id ea l  co n d itio n s   f o r   tr af f i c  o f   d ata,   th e  P ci   ( av er ag e  p o w er   co n s u m p tio n )   f o r   a  B S is   d en o ted   as ( R ich ter   ( 2 0 0 9 )   [1 4 ] ) :     s e c P c   N   B   P           i a n t i t x j B H i N A P             ( 7 )     Nsec  i s   s a id   to   b e  n u m b er   o f   s ec to r s   a n d   Nan t  i s   s a id   to   b e   th e   n u m b er   o f   an te n n as   p er   s ec to r   f o r   a  p ar ticu lar   b ase  s tatio n .   P ci  is   t h e  av er a g e  o f   to tal   p o w er   o f   e ac h   b ase  s ta tio n   a n d   P tx   is   th e   tr an s m itted   p o w er   f o r   ea ch   b ase  s tatio n .   T h e  co ef f icien t  A i  r ep r ese n ts   t h at  p ar t  o f   t h e  P ci  w h ich   is   d ir ec tl y   p r o p o r tio n al  to   th e   tr an s m itted   p o w er   f r o m   a  b as e  s tatio n ,   w h ile   B i  r ep r esen ts   th at  p ar t  o f   p o w er   t h at  is   co n s u m ed   w it h o u t   an y   d ep en d en c y   to   th e  a v er ag e  tr an s m itted   p o w er   f r o m   a  b ase  s tatio n .   T h ese  ar e  v er y   i m p o r tan t  f ac to r s   w h ic h   d escr ib es  th e  i n f o r m atio n   o f   e n er g y   e f f icien c y   f o r   a  b ase  s ta tio n   ( B a m b o s   an d   R u ln ic k ,   1 9 9 7 ) .   P B Hiis   ad d ed   to   d eter m i n e  t h e  p o w er   co n s u m p tio n   w h ic h   is   d o n e  d u r i n g   t h e  tr an s m i s s io n   f r o m   b ac k h au lin g   f ib er   ( T o m b az   et  al. ,   2 0 1 1 )   [ 1 5 ] .     2 . 4 .   E nerg y   E f f iciency   Net w o rk   M o del   E n er g y   E f f icie n c y   ( E E )   ca n   b e  s tated   as  to tal  a m o u n t  o f   d eli v er ed   d ata  u p o n   th e  to tal   co n s u m ed p o w er   ( C h o ck a lin g a m   an d   Z o r zi,   1 9 9 8 )   [ 1 6 ] ,   ex p r ess io n   f o r   E E   ca n   b e  g iv e n   as:     O v e r a l l d a t a r a t e R T EE T o t a l p o w e r c o n s u m e d P C T              ( 8 )     R T   is d ata  r ate,     ( 1 ) K k k R n r n                 ( 9 )     W h er e,   K  am o u n t s   to   th e  to tal  s u b   ch an n els  g iv e n   f o r   n   u s er s .   T h e  to tal  d ata  r ate   f o r   all  u s er s   ca n   b e  w r itte n   as ( Mia o   et  al.   ( 2 0 1 1 ) )   [ 1 7 ] :     ( 1 ) N n R t R n                   ( 1 0 )     Data   g i v en   to   ea ch   u s er   ca n   b e  d escr ib ed   a s   a  f u n ctio n   o f   r ec eiv ed   p o w er :     2 ( 1 Rn ) B W n P r x n l o g In               ( 1 1 )     Hen ce ,   th e  to tal  d ata  r ate  f lo w   f o r   all  u s er s   f o r   s o m e  b ase  s tatio n   i n   h eter o g e n eo u s   n et wo r k   ca n   b e  wr itte n   as:     1   N r b 2 ( 1 R ) t N n P r x n l o g In               ( 1 2 )     T h e  η   n o r m all y   eq u a ls   to   1   ( co r r ec tio n   f ac to r )   ( Har r i  an d   An tti,  2 0 0 9 ) [ 1 8 ] .   Fro m   h er e  t h e  E E   o f   a   s p ec if ic  b ase  s ta tio n   w it h   co n s u m ed   p o w er   P c  ca n   th en   b e  wr itten   as:     , EEi , R t i P c i                   ( 1 3 )     T h e  ab o v e  eq u atio n   g i v es u s   t h e  r eq u ir ed   en er g y   ef f icie n c y   o f   a  s tatio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l .  1 2 ,   No .   1 ,  Octo b er   201 8   :    1 4 7   –   154   150   2 . 5 .   T i m e  E f f iciency   Net w o rk   M o del   T h e  ab o v e  m en t io n ed   E E   m o d el  g iv es  t h e  id ea   o f   ef f ic ien c y   o f   p ar ticu lar   h eter o g e n eo u s   n et w o r k   i n   an   ar ea .   W e  n ee d   to   f in d   t h e  m ax i m u m   u tili ze d   h e te r o g en e o u s   n e t w o r k   ar ea   f r o m   m a n y   ar ea s .   Fo r   th at  w e   n ee d   to   ca lcu late  t h e  e f f icien c y   in   s o m e  g i v en   ti m e  in ter v al .   L et  u s   as s u m e  T HE T   to   b e  t h e  ti m e  p er io d   f o r   o v er all  d ata  tr an s f er   o f   a  h eter o g en eo u s   n et w o r k ,   th e n   T i m e  ef f icien c y   ca n   b e  ca lcu lated   as :     Te E E h e t T h e t                   ( 1 4 )     T h e  u n it  o f   T e  is   th en   b its   p er   J o u le  p er   s ec .   C o n ce p t  o f   T e  ca m e  f r o m   th e  f ac t  th at  s u p p o s e  t w o   s tatio n s   h a v e  s o m e  E E   ( 4 . 8   ,   6 . 7 ) .   A n d   if   ti m e  ta k e n   to   co m p lete  t h e  w h o le  co m m u n ica tio n   is   T HE T   ( 1 , 3 )   u n i ts .   T h en   alt h o u g h   it  s ee m s   th at  s ec o n d   s tatio n   h a s   m o r e  E E   s o   it  is   b en ef ic iar y   b u t   it  is   n o t  t h e  tr u t h .   B ec au s e  f ir s t o n e  is   d o i n g   w o r k   b u t  in   v er y   les s   ti m e  p er io d .   Fo r   a  s in g le  t i m e   u n it  First  s ta tio n   E E   i n   o n e  u n it   o f   ti m e  i s   4 . 8   w h ile  s ec o n d   s tatio n   h as   E E   i n   o n e   u n it   as   2 . 2 3 .   T h is   w h o le   ex a m p le  is   p r ac ticall y   s ee n   in   s i m u lat io n   d o n e  in   r es u lt  s ec ti o n .   B Ss   co n s i s ts   o f   o n e  Ma cr o   s t atio n   an d   m a n y   s u b   m ac r o   s t atio n   an d   al s o   m a n y   p ico   s tat io n s .   Dat a   r ate  is   to   b e  ca lcu lated   f o r   all   s tatio n   an d   also   p o w er   co n s u m ed   is   to   b e  ca lcu lated   f o r   all  s tatio n s .   E n er g y   ef f icien c y   o f   a  h e ter o g en eo u s   n et w o r k   w i th   s i n g le  m ac r o   b ase  s tatio n ,   M  m icr o   b ase  s tati o n s   an d   P   p ico   b ase   s tatio n s   ca n   b e  w r itte n   as:     ( 1 ) ( 1 ) ( 1 ) ( 1 ) MP MP MP MP R m a c r o R m i c r o R p i c o E E h e t P m a c r o P m i c r o P p i c o               ( 1 5 )     E E HE T   d en o tes  th e  e n er g y   e f f icien c y   o f   t h e  w h o le  h eter o g en eo u s   n et w o r k .   An d   i f   w e   h a v e  t h e   T HE T ,   w e  ca n   ca lc u late  t h e  ti m e  ef f icie n c y   f o r   th e  s a m e  a s   f o llo w s :     ( 1 ) ( 1 ) ( 1 ) ( 1 ) () MP MP MP MP R m a c r o R m i c r o R p i c o P m a c r o P m i c r o P p i c o Te T H E T E R O G E N E O U S                 ( 1 6 )     A r ea   ti m e  e f f ic ien c y   ca n   a ls o   b e  ca lcu lated   ac co r d in g   to   A r ea   en er g y   e f f icie n c y   ( A E E )   w h ich   i s   d ef in ed   as t h e  b it/J o u le/ u n it a r ea .   T h e  A E E   f o r   a  ce r tain   b ase  s tatio n   ca n   b e  ex p r ess ed   as:     , , EEi AEEi A B s i                 ( 1 7 )     W h er e,   E E ian d   A B S,  id en o te  t h e  E E   in   b it/J o u le  ( W an g   a n d   Sh e n ,   2 0 1 0 ) [ 1 9 ] .   I n   th e  s i m ilar   w a y   w e  ca n   f i n d   th e  A r ea   T im e  e f f icien c y   ( A T E ) .   I ts   u n it  is   g iv e n   a s   b it/j o u le/s ec o n d /u n it a r ea .   T h e  A T E   f o r   a  h eter o g en eo u s   n et w o r k   ar ea   ca n   b e  s ated   as:      , , T e i A T E i A B s i                 ( 1 8 )       3.   RE SU L T S AN D  AN AL Y SI S   No w   w e  m o v e  to   s o m e  s i m u la tio n s   a n d   r esu lt s   b ased   o n   T im e  E f f ic ien c y   f ac to r .     3 . 1 .   Si m ula t io n Set u p   Stu d y   o f   HetNe t  B Ss   is   s i m u lated   ac co r d in g   to   th eir   r esp e ctiv e  p ar a m eter s .   B Ss   ar e  s etu p   in   th ei r   ar ea   ac co r d in g   to   th e   r ad iu s   t h e y   n ee d   f o r   s ettle m e n t.  B Ss   m a y   d i f f er   in   ter m s   o f   tr a n s m it  p o w er   f o r   m ac r o   b ase  s tatio n   ( 4 6 d B m ) ,   m icr o   b ase  s tatio n s   ( 3 5 d B m ) an d   p ico   b ase  s tatio n s   ( 3 0 d B m )   [ 2 0 ]   r esp ec tiv el y .   UE s   ar e  ass u m ed   to   b e  u n if o r m l y   d is tr ib u ted   w it h i n   th e  r ad iu s   o f   B Ss   an d   b an d w id th   f o r   th e   in v es tig a ted   L T E   d o w n l in k   s ce n ar io   is   s et  to   1 0   MH Z   at   ca r r ir er   f r eq u en c y   o f   2 . 6   GHz [ 2 1 ] . A s s u m i n g   n e g li g ib le  p ath   lo s s   f o r   an   id ea l c ase  o f   HetNe t B S s ,   o t h er   p ar a m eter s   ca n   b e  f o u n d   in   T ab le  1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Mo d ellin g   o f Time  E fficien cy   in   Hete r o g en eo u s   a n d   A d h o c   N etw o r ks   ( Ya ten d r a   S in g h   B h a n d a r i )   151   T ab le   1.   Sim u latio n   P ar am e ter s   P A R A M ET ER   V A L U E   C a r r i e r   w a v e s fr e q u e n c y   2 . 6   T r a n smissi o n   B a n d w i d t h   1 0 M H z   T r a n smit t e d   p o w e r f o r   mac r o ,   mi c r o   a n d   p i c o   f o r   t h r e e   B S s   1 : B S 1 = > 4 6 d B m , 3 5 d B m , 3 0 d B m   2 : B S 2 =>   3 : B S 3 =>   C h a n n e l   mo d e l   3 G   P P   Ty p i c a l   U r b a n   P e n e t r a t i o n   L o ss   2 0 d B   C o u n t i n g   o f   se c t o r s fo r   ma c r o ,   mi c r o ,   p i c o   b a se   st a t i o n s   3 , 1 , 1   P r o p a g a t i o n   N o i se   f i g u r e   9   d B   P a r a me t e r s fo r   c o n su me d   p o w e r   M a c r o :   A i   =   2 1 ; B i   =   3 5 4 . 4 4   M i c r o :   A i   =   7 . 8 4 ; B i   =   7 1 . 5   P i c o :   A i   =   5 . 5 ; B i   =   3 8       T h e  E E   an d   T e  h a s   b ee n   ca lc u lated   f o r   t h r ee   B Ss   as s u m i n g   t h at  al l t h e  r eso u r ce s   ar e   allo ca ted   to   th a t  B Ss   an d   id ea l c o n d itio n s   ar e  a s s u m ed   f o r   in s p ec tio n .     3 . 2 .   Si m ula t io n St ep s   As  d ep icted   in   Fig u r e  1 ,   s i m u l atio n   Step s   i n   T im e  E f f icie n c y   f ac to r .       S T A R T D e f i n e   si m u l a t i o n   p a r a m e t e r s BW , P t x , NF , o t h e r   r e q u i r e m e n t R e a d   t h e   r e q u i r e d   l i n k   b u d g e t   p a r a m e t e r s F i n d   t h e   r e c e i v e d   si g n a l   p o we r   a n d   t h e   c o v e r a g e   d e g r e e , C C > = 9 5 % F i n d   t h e   p o we r   c o n su m e d C a l c u l a t e   a c h i e v a b l e   d a t a   r a t e C o m p u t e   t h e EE C o m p u t e   t h e TE Y E S NO     Fig u r e  1 .   Si m u latio n   Step s       3 . 3 .   Si m ula t io n Re s ult   So m e  r esu lts   to   v er i f y   t h is   t h eo r etica l  co n ce p t  an d   its   ef f e ctiv e n ess   ar e  p r esen ted   in   t h i s   s ec tio n s .   T h e  p er f o r m a n ce   o f   t h e  HetN ets  f r o m   th e  p er s p ec ti v e  o f   E E   an d   th e n   f r o m   th e  p er s p ec ti v e   o f   T e  is   d is c u s s ed   an d   v er if icatio n   i s   d o n e  u n d er   v ar io u s   s i m u la tio n   co n f i g u r at i o n s   tak in g   s o m e  id ea l c o n d itio n s .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l .  1 2 ,   No .   1 ,  Octo b er   201 8   :    1 4 7   –   154   152   3 . 4 .   Chec k ing   E f f icie ncy   in Sp ec i f ied Ti m e  P er io d   A   g r ap h   o f   E E   v s   T i m e  p er io d   g iv es  u s   t h e  p r o p er   m ea s u r em en t  o f   E E   in   ti m e  in ter v als.  A cc o r d in g   to   w h ic h   w e  w ill  g et  to   k n o w   h o w   m u ch   o u r   s et u p   o f   n et w o r k   w i ll  b e  ab le  to   c o p e  u p   in   p er s p ec tiv e  o f   ti m e   r eq u ir e m en ts ,   i.e .   s p ee d .     3 . 5 .   T i m e  E f f iciency   P ar am eter s   u s ed   f o r   th r ee   b a s e   s tatio n s   i n   f o r   s i m u lat io n   ar e  d escr ib ed   in   tab le:       T ab e   2.   T im e  d u r atio n   S . N o .   P tx   ma c r o   P tx mi c r o   P tx p i c o   EE   T i me   d u r a t i o n   Te   1   46   30   30   6 . 7   5   1 . 3 4 / u n i t   2   35   20   18   3 . 8   1   3 . 8 / u n i t   3   56   27   20   5 . 9   2   2 . 9 5 / u n i t       E E   an d   T e   ar e   ca lcu lated   as  th e  g i v en   f o r m u las  ex p lai n e d   in   SYST E M  MO DE L   s ec t io n .   T im e   d u r atio n   is   th e  ti m e  p er io d   o f   o n e  w h o le  in d ep en d en t  co m m u n ica tio n   b ein g   d o n e  th r o u g h   n et w o r k .   A lt h o u g h   E E   o f   f ir s t  B Ss   is   g r ea ter   t h en   o th er   t w o   B S s   b u t  t h e  ti m e  ta k en   to   co m p le te  a  s i n g le  tas k   is   m u c h   m o r e  t h a n   as c o m p ar ed   to   s ec o n d   o r   th ir d   m o d el  an d   s o   o v er all  e f f icie n c y   o f   s y s te m   g o e s   d o w n .   Gr ap h ical  i m p le m e n tatio n   o f   t h is   s i m u lat io n   is   g i v en   i n   Fi g u r e  2 .       Fig u r e  2 .   T E   f o r   th r ee   s u b s tati o n   w ith   d i f f er en t  m ac r o ,   m icr o   an d   p ico   s tatio n s       T h e  Y - ax is   o f   t h e  g r ap h   s h o ws  ti m e  en er g y   e f f icie n c y   i n   b its /j o u le/s ec   an d   X - a x i s   is   ti m e  in cr ea s i n g   co n s ta n tl y .   T h er e  ar e  th r ee   s u b s tatio n   s h o w n   in   g r ap h ,   f ir s t  is   r ed ,   s ec o n d   is   g r ee n   an d   th ir d   is   b l u e.   I t  i s   clea r l y   s ee n   f r o m   t h e  ab o v e  tab le  th at  alth o u g h   E E   o f   f ir s t  B s   is   g r ea ter   b u t  it  tak es  a  v er y   lo n g   ti m e  a n d   s o   its T e  is   less ,   b u t  at  s a m e  ti m e  s ec o n d   B s   s u cc ee d s   d u e  to   h ig h   T e.   So   w e  ca n   u s e  t h e  s ec o n d   m o d el  to   b e   i m p le m en ted   to   an y   h e ter o g en eo u s   n et w o r k .       T ab le  3 .   R ate  o f   p o w e r   ca n   al s o   b e  s ee n   b y   p lo tti n g   t h e  g r ap h   b et w ee n   ti m e  a n d   p o w er   r ate   S . N o .   P tx   ma c r o   P tx mi c r o   P tx p i c o   EE   T i me   d u r a t i o n   Te   1   46   30   30   6 . 7   5   1 . 2 *   1 0 ^ 4 / u n i t   2   35   20   18   3 . 8   1   1 . 0 *   1 0 ^ 4 / u n i t   3   56   27   20   5 . 9   2   1 . 4   *   1 0 ^ 4 / u n i t       T h e  Y - ax is   o f   th e  f o llo w in g   g r ap h   s h o w s   t h e  p o w er   r ate  w h ich   is   d ec r ea s in g   co n ti n u o u s l y   w it h   th e   in cr ea s e  i n   X - a x i s   w h i x h   d en o tes  ti m e  ( u n i ts ) .   Fro m   t h is   g r ap h   it  ca n   b e  co n clu d ed   th at  wh er e  p o w er   f ac to r   i s   m o r e  i m p o r tan t,  w e   p r ef er   to   u s e  le s s   p o w er   an d   g i v e  les s   i m p o r tan ce   to   ti m e.   T h is   ca s e   p r ac ticall y   ca n   b e  s ee n   i n   r u r al  ar ea s .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Mo d ellin g   o f Time  E fficien cy   in   Hete r o g en eo u s   a n d   A d h o c   N etw o r ks   ( Ya ten d r a   S in g h   B h a n d a r i )   153       Fig u r e  3 .   T h e  p o w er   r ate  s h o ws th e  co n s u m p tio n   o f   p o w er   p er   u n it ti m e       So   if   to   s o m e  ar ea   p o w er   p r o b le m   e x i s ts ,   t h e n   t h e y   s h o u ld   u s e  t h e  p ar a m eter s   o f   f ir s t  m o d el,   b ec au s e  w h e n   p o w er   is   n o t a v ailab le  t h en   ti m e  f ac to r   m a y   g et  n e g lect ed .       4.   RE SU L T     W e  s ee   th at  w h en   t i m e  i s   i m p o r tan t f ac to r   th e n   w e  ca n   tak e  o u t T e  o f   m o d els a n d   ca n   j u d g e  o f   w h ic h   m o d el  is   to   b e  i m p le m e n ted ,   b u t  w h e n   w e  h a v e  less   p o w er   t h en   w e  m u s t  tak e  o u t  t h e  p lo ttin g ’ s   o f   p o w er   r ate  an d   s ee   w h ich   o n e  i s   s u itab le  f o r   th a t  ar ea ,   I n   ab o v e  ca s e   is   ti m e  i m p o r tan ce   i s   n eg lecte d   th a n   f ir s t  m o d el   i s   b est  to   ch o o s e.   A l s o   f o r   s o m e  ar ea   w e  ca n   h av e  t h ir d   m o d el  w h er e  p o w er   is   also   i n   av er ag e  an d   ti m e   also   p lay s   s o m e  i m p o r tan t r o le.       5.   CO NCLU SI O N   I n   t h is   r esear ch   p ap er ,   w e  h a v e  i n v esti g ated   t h eT i m e  E f f ic ien c y   ( T e)   o f   a  h e ter o g en eo u s   n e t w o r k ,   w h ic h   p ar ticu lar l y   co n s is ts   o f   m ac r o ce ll  m ix ed   w it h   m a n y   m icr o ce lls   an d   p ico ce ll  b ase  s tatio n s .   Ma i n l y   t h e   co n tr ib u tio n   o f   p ap er   is   in   d er iv i n g   an   eq u atio n   f o r   T e  an d   co n clu d i n g   th a t  i f   t h er e  ex is t s   an   o p ti m al  Het Net  m o d el,   t h en   i t c an   b e  s e n d   p r o v id in g   a  m e th o d   o f   h o w   to   d ev elo p   a  b etter   h eter o g en eo u s   n e t w o r k .       RE F E R E NC E S   [1 ]     “ Cisc o   V isu a l  Ne tw o rk in g   In d e x :  G lo b a l  M o b il e   Da ta  T ra ff ic   F o re c a st  Up d a te ” ,  2 0 1 6 – 2 0 2 1   W h it e   Pa p e r.   Do c u me n t   ID: 1 4 5 4 4 5 7 6 0 0 8 0 5 2 6 6 (2 0 1 7 ).   [2 ]     “ M o d e li n g   o f   En e rg y   Eff i c ien c y   in   He tero g e n e o u s   Ne tw o rk ” .  Res e a rc h   J o u rn a l  o f  A p p li e d   S c ien c e s,  En g in e e rin g   a n d   T e c h n o l o g y   6 ( 1 7 ) :  3 1 9 3 - 3 2 0 1 ,   2 0 1 3   I S S N:  2 0 4 0 - 7 4 5 9 ;  e - I S S N:  2 0 4 0 - 7 4 6 7 .   [3 ]     “ A P ra c ti c a l  A p p ro a c h   to   En e rg y   Eff icie n t  Co m m u n ica ti o n s in   M o b il e   W irele ss   Ne t w o rk s ” .   M o b il e   Ne two rk s a n d   Ap p li c a ti o n s   1 7 ( 2 ): 2 6 7 - 2 8 0   ·   A p r il   2 0 1 2 .   [4 ]     Am a ld i,   E. ,   A .   Ca p o n e   a n d   F .   M a lu c e ll i,   2 0 0 8 .   “ Ra d io   P la n n i n g   a n d   Co v e ra g e   Op ti m iza ti o n   o f   3 G   Ce ll u lar   Ne tw o rk s ” .  W ire l.   Ne tw .   1 4 (4 ):   4 3 5 - 4 4 7 .   [5 ]     Ay a d ,   A . A . ,   T . S .   Kio n g ,   J.  Ko h ,   D.  Ch ien g   a n d   A .   T in g ,   2 0 1 2 a .   “ En e rg y   e ff icie n c y   o f   h e tero g e n e o u s  c e ll u lar   n e tw o rk s :  A   re v ie w ” .  J .   Ap p .   S c i . ,   1 2 ( 1 4 ):   1 4 1 8 - 1 4 3 1 .   [6 ]     Ay a d ,   A . A . ,   T . S .   Kio n g ,   J.  Ko h ,   D.  Ch ien g   a n d   A .   T in g ,   2 0 1 2 b .   “ En e rg y   e ff icie n c y   a n d   c e ll   c o v e ra g e   a re a   a n a ly sis  f o r  m a c ro c e ll   n e tw o rk s ” .  IEE E  I n ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   F u t u re   Co mm u n ica ti o n   Ne tw o rk s  ( ICFCN) ,  p p :  1 - 6.   [7 ]     T e s fa y ,   T . T . ,   R.   Kh a li l i,   J.Y.   L e   Bo u d e c ,   F .   Rich ter  a n d   A . J.  F e h s k e ,   2 0 1 1 .   “ En e rg y   sa v in g   a n d   c a p a c it y   g a in s  o f   m icro   sites   in   re g u lar  LT E  n e two rk s :  Do w n li n k   traff ic  la y e r  a n a ly sis ” .  6 - th   ACM   W o rk sh o p   o n   Per fo rm a n c e   M o n it o ri n g   a n d   M e a su re me n t  o f  He ter o g e n e o u s W ire les s a n d   W ire d   Ne two rk s ,   p p :  8 3 - 91.   [8 ]     3 G P P ,   2 0 0 9 .   “ T .   S .   G .   R.   A .   Ne t w o rk .   T r  3 6 . 8 1 4   f u rth e r  a d v a n c e m e n ts  f o r  e - u tra :  P h y sic a l  la y e r  s p e c ts  (re lea s e   9) .  3 rd   Ge n e ra ti o n   Pa rt n e rs h ip   P ro jec t  T e c h .   Rep .   [9 ]     G o ld s m it h ,   A . ,   2 0 0 5 .   “ W irele ss   C o m m u n ica ti o n s ” .  Ca m b rid g e   Un iv e rsit y   P re ss ,   Ne w  Y o rk .   [1 0 ]     S tef a n ia,  S . ,   I.   T o u f i k   a n d   M .   Ba k e r,   2 0 1 1 .   “ L T E  –   T h e   UMT S   Lo n g   T e r m   Ev o lu ti o n :  F ro m   T h e o r y   to   P ra c ti c e ” .  2 n d   Ed n . ,   J o h n   W il e y   a n d   S o n s L t d . ,   UK .   [1 1 ]     A u e r,   G . ,   V .   G ian n i n i,   C .   De ss e t,   I.   G o d o r,   P .   S k il lerm a rk ,   M .   Ollsso n ,   M . A .   Im ra n ,   D.  S a b e ll a ,   M . J.   G o n z a lez ,   O.  Blu m e   a n d   A .   F e h sk e ,   2 0 1 1 .   “ Ho w   m u c h   e n e rg y   is  n e e d e d   to   ru n   a   w irele ss   n e tw o rk ” .   IEE E  T .   W i re l.   Co mm u n . ,   1 8 ( 5 ) :  4 0 - 4 9 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l .  1 2 ,   No .   1 ,  Octo b er   201 8   :    1 4 7   –   154   154   [1 2 ]     M ica ll e f ,   G . ,   L .   S a k e r,   S . E.   El a y o u b i  a n d   H . O.  S c e c k ,   2 0 1 2 .   “ Re a li stic  e n e rg y   sa v in g   p o ten ti a l  o f   sle e p   m o d e   f o r  e x isti n g   a n d   f u tu re   m o b il e   n e tw o r k s ” .   J .   Co mm u n s. ,   7 (1 0 ):  7 4 0 - 7 4 8 .   [1 3 ]     S k il lerm a rk ,   P . ,   M .   Olss o n ,   Y.  Ja d in g ,   G .   A u e r,   V .   G ian n in i,   M . J.   G o n z a lez   a n d   C.   De ss e t,   2 0 1 1 .   “ S y ste m   le v e l   e n e rg y   e ff icie n c y   a n a l y sis   in   c e ll u lar  n e tw o rk s ” .   Pro c e e d in g s  o f  Fu t u re   Ne two rk   &   M o b il e   S u mm it   2 0 1 1 ,   W a rs a w,   Po l a n d ,   IIM C  I n ter n a ti o n a l  I n f o rm a ti o n   M a n a g e me n t  Co r p o ra t io n ,   p p :  1 - 8 .   [1 4 ]     Rich ter,  F . ,   A . J.  F e h sk e   a n d   G . P .   F e tt w e is,   2 0 0 9 .   “ En e rg y   E ff i c ien c y   As p e c ts  o f   Ba se   S tatio n   De p lo y m e n t   S trate g ies   f o r  Ce ll u lar Ne tw o rk s ” .   Veh icu l a r T e c h n o l o g y   C o n fer e n c e   Fa ll   ( VT C  2 0 0 9 - Fa l l),   IE EE   7 0 th ,   p p :  1 - 5 .   [1 5 ]     T o m b a z ,   S . ,   P .   M o n ti ,   K.  W a n g ,   V.  A n d e rs,  M .   F o rz a ti   a n d   J.  Zan d e r,   2 0 1 1 .   “ Im p a c t  o f   b a c k h a u li n g   p o w e r  c o n su m p ti o n   o n   th e   d e p l o y m e n t  o f   h e tero g e n e o u s   m o b i le  n e tw o rk s ” .   Pro c e e d in g s  o f   th e   Gl o b a l   T e lec o mm u n ica ti o n s C o n fer e n c e ,   De c e mb e r 5 - 9 ,   p p :  1 - 5 .   [1 6 ]     “ M o d e li n g   o f   En e rg y   E ff icie n c y   i n   He tero g e n e o u s  Ne t w o rk ” . (  S e p tem b e r   2 0 ,   2 0 1 3 )(  Ay a d A ti y a h Ab d u lk a f i,   S . K.  T io n g ,   Da v id   Ch ien g ,   A lv in   T in g ,   A b d u laz iz M .   G h a leb   a n d   J.  Ko h ).     [1 7 ]     M iao   G . ,   N.  Hi m a y a t,   G .   L i  a n d   S .   T a lw a r,   2 0 1 1 .  “ Distr ib u t e d   in terf e re n c e - a wa re   e n e r g y - e ff icie n t  p o w e r   o p ti m iza ti o n .   I EE E  T ” .   W ire les s Co mm u n . , 1 0 (4 ):   1 3 2 3 - 1 3 3 3 .   [1 8 ]     Ha rri,   H.  a n d   A .   T o sk a la,  2 0 0 9 .   “ LT E  f o r  UMT S :  OFDM A  a n d   S C - F DMA   b a se d   Ra d io   A c c e ss ” .   J o h n   W il e y   &   Sons ,   UK .   [1 9 ]     W a n g ,   W .   a n d   G .   S h e n ,   2 0 1 0 .   “ En e rg y   e ff icie n c y   o f   h e tero g e n e o u s  c e ll u lar  n e tw o rk ” .   Pro c e e d in g   o f  IEE E  7 2 n d   Veh ic.  T e c h n o l.   Co n f.   ( V T C  F a ll ) ,   p p :  1 - 5.   [2 0 ]     “ LT E  S m a ll   Ce ll   Op ti m iza ti o n :  3 G P P   Ev o lu t io n   to   Re lea se   1 3 ” . Ha rr iHo lma ,   A n tt i  T o sk a la ,   J u ss iR e u n a n e n . ( S e p tem b e r  2 1   2 0 1 5 ).   [2 1 ]     “ Us e   Ca se s f o r  th e   2 . 5 / 2 . 6   G Hz   S p e c tru m :  Op ti o n s f o r  T DD   Ba n d   3 8 ” . Fra n k   R a y a l :  Ja n u a ry   1 6 ,   2 0 1 2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.