I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   10 ,   No .   4 A u g u s t   2020 ,   p p .   4 1 1 8 ~ 4 1 3 5   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 0 i 4 . pp 4 1 1 8 - 4 1 3 5          4118       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //i jece . ia esco r e. co m/in d ex . p h p /I JE C E   Energ y  ef fici ent  p o w er c o ntrol for  dev ice t o     dev ice co mm unic a tion in 5G  net w o rk s       M o ha m ed  A m ine C ha ra r Z o uh a ir  G ue nn o un   S m a rt  Co m m u n ica ti o n s   (ERS C   f o rm e rl y   k n o w n   a L EC)   Re se a rc h   Ce n ter E 3 S   Eco le  M o h a m m a d ia d ’In g é n ieu rs,  M o h a m m e d   V   Un iv e rsity ,   M o ro c c o       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   29 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   Ma r   3 ,   2 0 2 0   A cc ep ted   Mar   12 ,   2 0 2 0       Ne x g e n e ra ti o n   c e ll u lar  n e tw o rk re q u ire  h ig h   c a p a c it y ,   e n h a n c e d   e ff icie n c y   o f   e n e rg y   a n d   g u a ra n tee d   q u a li ty   o se rv i c e   (Qo S ).   T o   re a c h   th e se   g o a ls,  d e v ice - to   d e v ice   (D2 D)  c o m m u n ica ti o n   is  a   c a n d id a te  tec h n o l o g ie  f o f u tu re   5 th   G e n e ra ti o n   e sp e c iall y   a p p li c a ti o n th a re q u ire  th e   re u se ,   th e   h o p   a n d     th e   p r o x im it y   g a in .   T h e   p re se n p a p e st u d ies   th e   e n e rg y   e ff ici e n p o w e c o n tro f o th e   u p li n k   o f   a n   OFD M A   ( o rth o g o n a f re q u e n c y - d iv isi o n   m u lt ip le  a c c e s s s y st e m   c o m p o se d   o f   b o th   re g u lar  c e ll u lar  u se rs  a n d   d e v ice - to - d e v ice   (D2 D)  p a irs.   F irst,   w e   a n a l y z e   a n d   m o d e m a th e m a ti c a ll y   th e   p r e re q u isit e f o D2 c o m m u n ica ti o n a n d   c l a ss ica c e ll u lar  li n k in   ter m o m in i m u m   r a t e   a n d   m a x im u m   p o w e r   r e q u i r e m e n t .   S e c o n d ,   w e   u s e   f r a c t i o n a l   p r o g r a m m i n g   i n   o r d e r   t o   c o n v e r t h e   i n i t i a l   p r o b l e m   i n t o   a   c o n c a v e   o n e   a n d   w e   a p p ly   non - c o o p e r a t i v e   g a m e   t h e o ry   i n   o r d e r   t o   c h a r a c t e r iz e   t h e   e q u i l i b r i u m .   T h e n ,   we   g o th e   so l u ti o n   o f   th e   p ro b lem   f ro m   th e   re su lt o f   a   w a ter - f il l in g   p o w e a ll o c a ti o n .   M o re o v e r,   w e   e m p lo y   a   d istri b u ted   d e sig n   f o p o w e a ll o c a ti o n   b y   m e a n o f   th re e   m e th o d s:  a T h e o ry   o f   f ra c ti o n a p ro g ra m m in g   b Clo se d   f o r m   e x p re ss io n   (th e   n o v e lt y   is  th e   u se   o f   W rig h Om e g a   f u n c ti o n ) .   c In v e rse   wa ter  f il li n g .   F in a ll y ,   sim u latio n in   b o t h   sta ti c   a n d   d y n a m i c   c h a n n e se tt in g   a re   re a li z e d   to   d e m o n trate   th e   e n h a n c e d   g a in   in   term   o f   EE ,   S ( sp e c tral  e ff icie n c y )   a n d   ti m e   o f   e x e c u ti o n   o f   th e   it e ra ti v e   a lg o rit h m   (Din k e lb a c h th a n   th e   c l o se d   f o rm   a l g o rit h m s.   K ey w o r d s :   5G   Dev ice - to - d e v ice   E n er g y   e f f icie n c y   No n - co o p er ativ g a m t h eo r y   OFDM A   P o w er   co n tr o l   R eso u r ce   allo ca tio n   Co p y rig h ©   2 0 2 0   In stit u te o 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 rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A u tho r :   Mo h a m ed   Am i n C h ar ar   R esear ch   T ea m   i n   S m ar t Co m m u n icat io n s   ( E R SC   f o r m er l y   k n o w n   as  L E C ) ,   R esear ch   C en ter   E 3 S E co le  Mo h a m m ad ia  d I n g é n ie u r s ,   Mo h a m m ed   Un iv er s it y ,   Av e n u I b n   Si n B . P   7 6 5 ,   A g d al  R ab at  1 0 0 9 0   Mo r o cc o .   E m ail:  Mo h a m ed . ch ar ar @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   AND  AR T I C L E   CO N T R I B UT I O N S   No w ad a y s ,   n u m er o u s   ap p licatio n s   o f   w ir ele s s   co m m u n ica tio n s   h a s   e m er g ed Mo b ile  b r o ad b an d ,   s m ar g r id ,   i n telli g e n tr a n s p o r tatio n   s y s te m s s m ar h o m e ,   E - Hea lt h   a n d   ar u s i n g   an   i n cr ea s in g   n u m b er   o f   d ev ices:   1 8   b illi o n s   ar ex p ec ted   b y   2 0 2 2   [ 1 ] .   T h g r o w t h   o f   th m o b ile  i n ter n et  i s   esti m ated   to   4 6   p e r ce n an n u all y   f r o m   2 0 1 7   to   2 0 2 2   [ 2 ]   f o r ec asted   to   r ea ch   7 7   e x ab y tes   ( E B )   co r r esp o n d in g   to   a   s ev e n - f o ld   i n cr ea s ev er y   5   y ea r s .   T h 5 s y s te m s   ar e x p ec ted   b y   2 0 2 0   an d   ac co r d in g   to   t h w ir ele s s   i n d u s tr y   an d   ac ad e m ic,   th 1 0 0 0 x   ca p ac ity   o f   5 s h o u ld   b o b tain ed   u s in g   th s a m a m o u n o f   en er g y   o f   t h p r ev io u s   ce llu lar   g en er atio n .   T h er ef o r e,   5 h av to   in cr ea s en er g y   e f f icien c y   b y   f ac to r   1 0 0 0   o r   m o r [ 3 ] .     Fro m   t h p er s p ec ti v o f   th e   en d   u s er ,   b atter y   au to n o m y   is   a   d ec is i v ele m en i n   m o b ile  d ata  ex p er ien ce   [ 4 ] .   T o   m atch   w i th   th g r o w th   o f   m o b ile  d ata,   f u r t h er   en h a n ce m e n in   b a tter y   tech n o lo g y   is   n ee d ed .   Ho w ev er ,   b atter y   tec h n o lo g y   d o es  n o d ev elo p   as  q u ick l y   [ 5 ] .   T h er ef o r e,   im p r o v in g   t h E E   ( en er g y   e f f i ci en cy )   o f   m o b i l e   c o m m u n i c a t i o n   is   e s s en t ia l   t o   l es s en   th e   d i f f e r en c e   b e t w e en   in c r e as in g   d a t a   c o n s u m p ti o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E n erg efficien t p o w er c o n tr o l fo r   d ev ice  to   d ev ice  c o mmu n i ca tio n   in   5   ( Mo h a med   A min C h a r a r )   4119   a n d   th e   r e l a ti v e ly   s l o w   p r o g r e s s   o f   b a t t e r y   t e ch n o l o g y .   A lt h o u g h   a   m aj o r   ad v an ce   h ap p en s   in   b atter y   tech n o lo g y ,   e n v ir o n m e n tal,   ec o n o m ic,   an d   s o cial  co n ce r n s   w il l c o n ti n u to   b an   i n ce n tiv f o r   u p p er   E E .   I n   s p ite  o f   t h li m i ted   co n tr ib u tio n   o f   I C T   ( in f o r m at io n   an d   co m m u n icatio n   tec h n o lo g ies)     to   w o r ld w id ca r b o n   d io x id em is s io n s   o f   ar o u n d   2 %,  C O2   em is s io n s   li n k ed   to   I C T s   ar g r o w i n g   b y   1 0 % p er   y ea r   [ 6 ] .   Fu r th er e m o r e,   th e n er g y   s p en d in g   o f   m o b ile  b r o a d b an d   co m m u n icatio n s   is   in cr ea s in g   m o r r ap id ly   th an   t h en tire   I C T .   C o n q u en tl y ,   m o r e f f o r ts   ar n ee d ed   in   th e   ar ea   o f   e n er g y   ef f icie n w ir ele s s   co m m u n icatio n s   to   li m it th e n v ir o n m e n tal  i m p ac t o f   t h m o b ile  b r o a d b an d   co m m u n icati o n s .   Ne w   d is tr ib u ted   co n ce p ts   a r e m er g i n g   s u c h   a s   co g n i tiv r ad io   [ 7 ]   an d   d ev ice  to   d ev ice   co m m u n icatio n s   ( D2 D)   [ 8 ] ,   t h an k s   to   s m ar ter   eq u ip m e n t   ( UE ) .   B esid es,  s m all   ce ll  ar m as s i v el y   d ep lo y ed   an d   t h ce ll   s ize   is   co n ti n u o u s l y   r ed u ce d   w h ic h   i m p l y   les s   UE s   p er   b ase   s tat io n   ( B S)  e s p ec iall y   in   d en s e   u r b an   ar ea .   T h f ea s ib ilit y   o f   p o w er   co n tr o w a s   s t u d ies  i n   [ 9 ]   is   f o cu s ed   o n   ce n tr alize d   f e m to ce ll  n et w o r k   w it h   m u l ti - ch a n n el  u s er .     T h er ef o r e,   r e d u cin g   t h p r o ce s s i n g   lo ad   at  t h B lev el  i s   co n v e n ien an d   p r ac tical  f o r   in cr ea s i n g   s y s te m   s ca lab ilit y   a n d   r ed u cin g   co m p lex it y ,   a n d   d is tr ib u ted   d ec is io n s   s h o u ld   b m a d at  th ter m in al   lev el.   P o w er   co n tr o is   o f   p ar a m o u n i m p o r ta n ce   in   o r d er   to   m iti g ate  i n ter f er e n ce   in   t h s a m ch a n n e an d th e   n ea r - f ar   e f f ec t.   T h d is tr ib u te d   en er g y   ef f icie n p o w er   co n tr o l   d esig n   g i v t h w ir ele s s   u s e r s   th p o s s ib ilit y   to   b en ef it  f r o m   a n   i m p r o v ed   q u alit y   o f   ex p er ien ce   b y   r is i n g   th eir   b atter y   li f f o r   th s a m v o l u m o f   d ata  co n s u m ed   w h ile  i m p r o v in g   ac ce s s   to   co m m o n   r eso u r ce   a n d   r ed u cin g   co m p lex it y   m a n ag ed   b y   t h B S.    T h D2 ( d ev ice  to   d ev ice )   th at  w a s   in tr o d u ce d   f r o m   v er s io n   1 3   o f   3 GP P   [ 1 0 ]   is   r e m ar k ab le   tech n o lo g y   w h ic h   ai m s   to   d eliv er ,   d ir ec co n n ec tio n   b et w e en   n ea r b y   u s er s ,   u n d er l y i n g   th ce llu lar   n et w o r k .   T h u s ,   D2 i m p r o v es  t h E E   o f   th e   co m m u n ica tio n .   T h is   a r ticle  d is cu s s e s   en er g y - e f f icie n p o w er   co n tr o i n   th u p li n k   o f   w ir ele s s   n et w o r k   t h at  o f f er s   co n v e n tio n a ce l lu lar   a n d   D2 D   c o m m u n icat io n s   at   th e   s a m e   ti m e.   T h D2 c o m m u n icatio n   m o d allo w s   n ea r b y   u s er s   to   ex ch a n g d ata  b y p as s i n g   th e   o p er ato r s   ce llu lar   in f r astru ct u r e,   w h ic h   in cr ea s e s   th r o u g h p u t,  E E   an d   r ed u ce s   d elay   an d   p av es  t h w a y   to   n e w   u s a g e s   s u c h   as   d is aster   r elief   [ 1 1 ]   an d   v eh ic le - to - v e h icle  co m m u n icatio n s   ( V2 V)   [ 1 2 ] .   D 2 h as  b etter   r an g es  a n d   b etter   th r o u g h p u t th a n   co m p eti to r   tech n o lo g ies s u c h   as W if d ir ec t   [ 1 3 ] .   T h tech n o lo g ica tech n iq u es   f o r   r eso u r ce   allo ca tio n ,   i n ter f er en ce   h a n d lin g ,   m o b ili t y   m an ag e m e n t   an d   o th er   s y s te m - lev e co m p o n en p er m it  p r o f icie n D2 f u n ctio n n in g   [ 1 4 ] .   I n   th v ast  m aj o r tit y   o f     th r elate d   liter atu r e,   D2 co m m u n icatio n   r eu s e s   s p ec tr al  r eso u r ce   o f   ce llu lar   tr an s m i s s i o n s ,   w h ic h   lead s   to   m o r s p ec tr u m   e f f icien c y .   T h r eso u r ce   s h ar i n g   b et w ee n   D 2 co m m u n icatio n   a n d   ce ll u l ar   o n p o s es  m aj o r   ch alle n g i n   ter m   o f   in ter f er en ce   m an a g e m en t,  th p o w er   co n tr o l is p o w er f u l to o l to   s o lv th is   p r o b le m atic.   I n   th p r esen p ap er ,   w s tu d y   th u p lin k   o f   m u lti - ca r r ier   s y s te m   w it h   m i n i m u m   Qo r e q u ir e m e n co m p o s ed   o f   b o th   ce l lu lar   an d   D2 t ier s .   OF DM   t ec h n o lo g y   h a s   s e v er al m er its lo w   co m p le x it y ,   co m p atib il it y   w it h   MI MO .   I t h u s s tr o n g l y   m o tiv a tes  5 N R   ( n e w   r ad io )   s till   ch o o s i n g   OF DM   as  t h b asis   o f   n e w   w av e f o r m   d esi g n   [ 1 5 ] .   C o n s eq u e n tl y ,   w e   b eliev e   t h at  OFDM A   tech n o lo g y   w i ll  r e m ain   a   f o u n d atio n   t o   5 s y s te m s .   T h f r a m e w o r k   o f   t h n o n - co o p er ativ g a m es   is   ap p lied   to   in cr ea s e   t h E E .   T h r ee   m e th o d s   w er e   co m p ar ed   f o r   n et w o r k   E E   m a x i m izatio n a)   Din k elb ac h   Me th o d   b )   Fo r m   E x p r ess io n   c)   I n v er s W ater - f illi n g .   As  f ar   a s   w k n o w   t h co m p a r is o n   b et w ee n   th e s al g o r ith m s   ex i s ts   in   t h r elate d   p ap er   in   t h liter at u r b u t   h as  n ev er   b ee n   e v alu a ted   an d   ass es s ed .     T h m ai n   co n tr ib u tio n   o f   t h is   ar ticle  is   th er e f o r th i m p le m en tatio n   a n d   th ev a lu at io n   o f   th clo s ed   ex p r ess io n - f o r m   alg o r it h m   a n d   th u s e   o f   W r ig h O m e g i n s tead   o f   L a m b er t - W   f u n ctio n .   W h er ea s   t h clo s ed   ex p r ess io n   o f   p o w er   w as  d es cr ib ed   in   th eo r y   i n   [ 1 6 ] ,   it  w a s   n o i m p le m en ted .   Gr ap h ical   co m p ar is o n   o f   th e   E E ,   SE,   p o w er   an d   ti m e x ec u tio n   w as   d o n f o r   Din k elb ac h   an d   C lo s ed   f o r m   al g o r it h m s   f o r ce llu lar   u s er s   a n d   also   f o r   D2 u s er s .   A   b asel in al g o r ith m w as  u s ed t h I n v er s w ater f ill in g   u s i n g   e x ac m i n i m u m   r ate   r eq u ir e m en ts .       2.   RE L AT E WO RK S   I n   th w o r k   o f   [ 1 7 ] ,   th E E   m etr ic  f r eq u en tl y   e n co u n ter ed   in   later   w o r k ,   is   d ef i n ed   as  th d ata   s u cc e s s f u ll y   tr an s m i tted   ( b it)  o v er   th e n er g y   co n s u m ed   ( J o u le) ,   also   a u th o r s   ap p lied   n o n - co o p er ativ g a m e s   th eo r y   to   in cr ea s E E   i n   th e   c ase  o f   d ata  tr a n s m is s io n .   T h is   w o r k   w a s   la ter   ex ten d ed   b y   [ 1 8 ]   u s in g   a   li n ea r   p r icin g   f u n ctio n   co r r esp o n d in g   to   th p o w er   th at  i s   tr an s m i tted .   T h au th o r s   o f   [ 1 9 ]   ex ten d ed   later   th w o r k   o f   [ 1 7 ]   to   m u lt i - ca r r ier   C DM A   s y s te m s .   T h au t h o r s   o f   [ 2 0 ]   s tu d ied   th Ga m e s   o f   p o w er   allo ca ti o n   f o r   MI MO   ( m u l tip le  i n p u m u lt ip le   o u tp u t ) .   T h au th o r s   o f   [ 2 1 ]   u s ed   th p o ten tial  g a m e s   to   tack le  r eso u r ce   allo ca tio n   f o r   m u lt icell  s y s te m   u s in g   OF DM A   ( o r th o g o n a l   f r eq u en cy   m u lt i p l e   ac c e s s )   t e ch n o l o g y .   T h e   a u th o r s   o f   [ 2 2 ]   p r o p o s e d   a   c r o s s - l ay e r   m et h o d   f o r   th co n tr o l o f   d is tr ib u ted   en er g y   ef f ic ien c y   p o w e r   in   n et w o r k s   ex p er ien c in g   i n t er f er en ce .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 2 0   :   4 1 1 8   -   4135   4120   T h au th o r s   o f   [ 5 ]   s tu d y   i n ter f er en ce - li m ited   e n v ir o n m en t   e m p lo y i n g   n o n - co o p er ativ g a m es,  t h e n     tr ad e - o f f   b et w ee n   s p ec tr al  ef f icie n c y   an d   E E   is   o b tain ed .   T h a u t h o r s   o f   [ 2 3 ]   ap p ly   t h c o n ce p o f   r ep ea ted   g a m in   o r d er   to   h an d le  d ec e n tr alize d   p o w er   co n tr o l.   T h u p lin k   o f   a n   O F DM A   b ased   HetNe ( h ete g e n o u s   n et w o r k )   co m p o s ed   o f   a   m ac r o   ce ll a n d   h elp ed   b y   s et  o f   s m all   ce ll  w a s   s t u d ied   b y   t h a u th o r s   o f   [ 2 4 ]   w h er e   th m a x i m izatio n   o f   E E   i s   d o n w h ile   r esp ec ti n g   m in i m u m   Qo r eq u ir e m e n ts .   T h e y   d e f i n a   s o l u tio n   b ased   o n   Deb r eu   E q u il ib r iu m   t h at  g en er alize s   Nas h   eq u ilib r iu m ,   w h ic h   lead s   to   w ater   f il lin g   lik b est  r esp o n s e.   T h tr ad e - o f f   b et w ee n   s p ec tr al  ef f icie n c y   ( SE)   an d   e n er g y   e f f icie n c y   ( E E )   is   i n v e s ti g ated   f o r   d ev ice - to - d ev ice  ( D2 D)   co m m u n ica tio n s   r eu s i n g   u p li n k   c h a n n el  o f   ce l lu lar   n et w o r k s   i n   [ 2 5 ] .   T h r est  o f   t h ar t icle  i s   s tr u ct u r ed   as  f o llo w i n g .   T h n o tatio n s   ad o p ted   ar d ef i n ed   i n   t h s ec tio n   3 .   T h s y s te m   m o d el  is   d is cu s s ed   in   s ec tio n   4 .   I n   th s ec tio n   5   th p o w er   co n tr o g a m is   d escr ib ed ,   th en     th Nas h   eq u ilib r iu m   s o l u t io n   is   o b tain ed   u s i n g   f r ac tio n a l   p r o g r am m i n g   t h eo r y   in   s ec t i o n   6 .   T h p r ac tica l   asp ec an d   th e   d esi g n   o f   th e   alg o r ith m   ar e   g i v e n   i n   Sectio n   7 .   T h s i m u l at io n s   r es u lts   ar co m m e n ted   i n |   th s ec tio n   8 .   W   co n clu d f i n a ll y   i n   s ec tio n   9 .       3.   NO T AT I O NS   T h n o tatio n   in   t h s eq u e l o f   th e   p r esen t o f   th p r esen t p ap er   ar as f o llo w s :     B o ld   letter s   ar u s ed   f o r   m a tr ices  an d   v ec to r s       L a m b er W   f u n ctio n   i s   d en o te d   ( )     ma x ( 0 , )   is   d en o ted   +     T h v ec to r   ( 1 , , )   is   w r itte n   m o r co m p ac tl y   a s   ( , )   w it h :     = ( 1 , , 1 , + 1 , , )       | |   is   u s ed   f o r   th ca r d in alit y   o f   a   s et       4.   SYST E M   M O DE L   T h s y s te m   w ad o p t   is   s in g le  ce ll  s er v ed   b y   o n B ( b ase  s tatio n ),     ce llu lar   UE s   an d   D2 D   tr an s m itter /r ec ei v er   p air s .   T h UE s   o f   th s y s te m   b elo n g   to   th f o llo w i n g   s e t:  = { 1 , 2 , , }   T h s et  o f   D2 p air s   in   th s y s te m   i s   d en o te d   as:  = { 1 , 2 , , }   Sp ec tr al  r eso u r ce   allo ca tio n   i s   b ased   o n   t h O FDM A   tech n o lo g y .   O n s u b - ca r r ier   is   a l lo ca ted   to   ea ch   ce ll u lar   u s er .   T h er ef o r e,   n o   i n ter f er en ce   ex i s ts   i n   t h e   ce llu lar   t ier .   B y   co n tr ar y ,   e v e r y   D2 tr an s m i tter   h as  t h f r ee d o m   to   tr a n s m it   o n   all  s u b - ca r r ier s .   W ass u m e   n o   s u b - ca r r ier   allo ca tio n   to   D2 p air s   i s   p er f o r m ed ,   b u r ath er   D2 tr a n s m it  r a n d o m l y   t h eir   p o w er s   o v er   th s u b ca r r ier s .   T h T ab le  1   g i v es  t h m ai n   n o tatio n s   ad o p ted .       T ab le  1.   No tatio n s   N o t a t i o n     M e a n i n g   W   B a n d w i d t h   o f   t h e   sy st e m   Kc   N u mb e r   o f   e q u a l l y   sp a c e d   su b - c a r r i e r s   B = W Kc   B a n d w i d t h   p e r   s u b - c a r r i e r   h k   C h a n n e l   b e t w e e n   t h e   c e l l u l a r   k   a n d   t h e   B S   h k , l   C h a n n e l   b e t w e e n   t h e   c e l l u l a r   k   a n d   t h e   D 2 D   r e c e i v e r   l   g i n   C h a n n e l   o f   t h e   D 2 D   p a i r   i   g i , c n   C h a n n e l   o v e r   t h e   S u b - C a r r i e r   n   b e t w e e n   T h e   B S   a n d   t h e   D 2 D   t r a n sm i t t e r   i   g i , l n   C h a n n e l   o v e r   t h e   su b - c a r r i e r   n   b e t w e e n   t h e   D 2 D   r e c e i v e r   l   a n d   t h e   D 2 D   t r a n smit t e r   i   p k c   P o w e r   o f   t h e   c e l l u l a r   k   p i , n d   D 2 D   P o w e r   o f   t r a n smi t t e r   i   o v e r   t h e   s u b - c a r r i e r   n   p m a x c   C e l l u l a r   max i mu m   p o w e r   p m a x d   D 2 D   max i mu m   p o w e r   p cir c   C e l l u l a r   c i r c u i t   p o w e r   p cir d   D 2 D   c i r c u i t   p o w e r   R m in c   C e l l u l a r   mi n i m u m   r a t e   R m in d   D 2 D   mi n i mu m   r a t e         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E n erg efficien t p o w er c o n tr o l fo r   d ev ice  to   d ev ice  c o mmu n i ca tio n   in   5   ( Mo h a med   A min C h a r a r )   4121   T h u s ,   th b aseb an d   s ig n al  is   wr itten   f o r   U E k   a s:     y k c = h k p k c x k c + g i , c k p i , k d x i , k d K d i = 1 + n k     ( 1 )     W ith   n k   is   an   A W GN  ( A d d itiv W h ite  Gau s s ia n   N o is e)   t h at  is   h av i n g   a   m ea n   0   an d   v ar ia n ce   σ 2 .   Si m ilar l y ,   th s i g n al  o f   t h b aseb an d   is   wr itten   f o r   D2 D k   in   th e   s u b - ca r r ier   n   as:     y k d = g k n p k , n d x k , n d + g i , c k p i , k d x i , k d K d i = 1 , i k + h n p n c + n k , n   ( 2 )     w it h   n k , n   is   an   A W GN   h a v i n g   t h s a m m ea n   an d   v ar ia n ce   as  n k .   T h ch an n e ls   ar ass u m ed   co m p lex   Ga u s s ia n : th r ea p ar t a n d   i m a g i n ar y   p ar t a r b o th   Gau s s ian s .   Fo r   ea ch   D2 p air   i ,   its   p o w er   v ec to r   is   d en o ted   ( o v er   all  s u b ca r r ier s ) :     = [ , , , , , , ]   ( 3 )     a n d   th v ec to r   p o w er   o f   D2 p air s   ex clu d i n g   t h e   D2 p air     is :     = [ , , , + , , ]   ( 4 )     T h tr an s m i tti n g   v ec to r   co r r esp o n d in g   to   all  D2 p air s :     = [ , ]   ( 5 )     T h to tal  p o w er   o f   D2 p air   ac co u n ti n g   th cir c u it  r elate d   co n s u m p tio n :      ( ) = , + =   ( 6 )     a n d   th p o w er   v ec to r   o f   UE s   e x ce p t   UE k   i s :     = [ p 1 c , , 1 , + 1 , , ]   ( 7 )     T h g lo b al  p o w er   o f   ce ll u lar   u s er s   is   d en o ted :     = [ p k c , ]   ( 8 )     T h to tal  p o w er   o f   UE k   ac co u n ti n g   t h cir cu it  r elate d   co n s u m p tio n :      ( ) = +   ( 9 )     T h SIN R   ( Sig n al  to   I n ter f er e n ce   p lu s   No i s R atio )   o f   UE k   at  th n th  s u b - ca r r ier :     = | | 2 | , | 2 , + 2 = 1   ( 1 0 )     W d en o te  th SIN R   o f   D2 p air     at  th n th   s u b - ca r r ier :     , = | | 2 , | , | 2 , + | | 2 + 2 = 1   ( 1 1 )     L et  u s   d ef i n t h ef f ec tiv c h a n n el  g ai n   o f   t h ce ll u lar   u s er   UE k   as  f o llo w i n g :     = | | 2 | , | 2 , + 2 = 1   ( 12 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 2 0   :   4 1 1 8   -   4135   4122   T h ef f ec tiv c h an n el  g ai n   o f   D2 p air   k   is   d ef in ed   as :     , = | | 2 | , | 2 , + | | 2 + 2 = 1   ( 1 3 )     T h SE  ( Sp ec tr al  E f f icien c y )   u tili t y   f u n ctio n   o f   UE k   is :     ( , , ) = l og 2 ( 1 + Γ )   ( 14 )     W ith   Γ   th SIN R   g ap   w . r . t B E R   as d ef in ed   i n   [ 2 6 ] : Γ = ln ( 5 B ER ) 1 . 5   T h SE  ( Sp ec tr al  E f f icien c y )   u tili t y   f u n ctio n   o f   th k th   D2 p air   is :     ( , , ) =  2 ( 1 + , ) = 1   ( 1 5 )     T h E E   ( E n er g y   E f f icie n c y )   u t ilit y   f u n ct io n   o f   th u p li n k   co m m u n icatio n   o f   UE k   is :     ( , , ) = ( , , )  ( )   ( 1 6 )     T h E E   ( E n er g y   E f f icie n c y )   u t ilit y   f u n ct io n   o f   th k th  D2 p air :     ( , , ) = ( , , )  ( )   ( 17 )     E ac h   UE   w il in cr ea s it s   en er g y   e f f icie n c y   a n d   at  th s a m ti m r esp ec th m in i m u m   r ate   r eq u ir e m en ts .   T h UE k   w i ll  tr y   to   m a x i m ize  it s   g lo b al  en er g y   e f f icie n c y   w h ile  r esp e ctin g   m i n i m u m   r ate   co n s tr ain t.  C o n s q u e n tl y ,   t h f o llo w i n g   p r o b le m   h a s   to   b s o lv ed   f o r   UE k :     M a ximi ze ( , , )   s .t .( C 1A ) p k c [ 0 , p m ax c ]   ( 18 )   ( C 2 A ( , , )     Si m i lar l y ,   t h f o llo w i n g   p r o b l e m   h a s   to   b s o lv ed   f o r   k th   D2 p air :     M a ximi ze ( , , )   s .t .( C 1B ) [ 0 ,  ]   ( 19 )   ( C 2 B )   ( , , )     Hen ce ,   t h er ar ( + )   o p ti m izati o n   p r o b lem s   to   b j o in tl y   s o lv ed   in   th e   s y s te m .   T h m u lti v ar iate   o p tim izatio n   ca n n o b ap p lied as  th er is   n o   ce n tr al  e n tit y   th a is   co n tr o llin g   all  v a r ia b les  o f   th s y s te m ,   in s tead   ea c h   h as p ar tial c o n tr o l o n   h is   o w n   v ar iab les,  w h ic h   l ea d s   to   th ap p licatio n   o f   Ga m T h eo r y .       5.   G AM E   T H E O RY  F O RM UL AT I O N   T h n o n - co o p er ativ g a m t h eo r y   ap p ea r s   as  th n at u r al   to o to   tack le  to   p r o b lem   as  w h av e   in d ep en d en t,  r atio n al  p la y er s   th at  co n tr o th eir   v ar iab les.  T h f o llo w i n g   tr ip let  d ef i n es  t h n o n - co o p er ativ g a m f o r m al l y   a s :     = { , { } { 1 , . . , } , { } { 1 , . . , } }     w h er :     P lay er s = { , }     A ctio n s :   = [ 0 ,  ]   [ 0 ,  ]      Utilit ie s : T h EE  u tili t y   f u n cti o n   ( b it/J /Hz) .   Fo r   e ac h   { 1 , . . , }   th e   ac tio n   s p ac co r r esp o n d in g   to   o th er   p la y er s : = = 1   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E n erg efficien t p o w er c o n tr o l fo r   d ev ice  to   d ev ice  c o mmu n i ca tio n   in   5   ( Mo h a med   A min C h a r a r )   4123   I n   o r d er   to   g et  a   s o lu tio n ,   w e   h av to   f in d   th eq u il ib r iu m   o f   th g a m e.   I n d ee d ,   th im p o r tan ce   o f     th eq u ilib r iu m   i s   g a m e   is   i m p o r ta n a s   ag e n t s   w il b e co m p r ed ictab le  an d   s tab le.   T h n et w o r k   o p er ates   ef f ec tiv e l y   w h e n   r ea ch i n g   eq u ilib r iu m   [ 2 7 ] .   T h p o w er   s tr ateg y   o f   ea ch   u s er   m u s b f ea s ib le  b y   r esp ec ti n g   m i n i m u m   Qo ( q u alit y   o f   s er v ice )   co n d itio n s .   T h is   lead s   u s   to   u s d if f er e n Ga m th eo r y   s o lu tio n     th at  allo w s   ea ch   p la y er   to   ch o o s its   s tr ateg y   k n o w i n g   th s tr ate g y   o f   o th er   p la y er s   w h ile  r esp ec tin g   f ea s ib ili t y   co n d itio n s t h G N E   ( g en er alize d   Na s h   eq u ilib r i u m ) .   B y   s u p p o s i n g   th at   ea ch   p l a y er s   s tr ate g y   m a y   d ep en d   o n   t h o t h er   p la y er s ,   th e   GNE   g o es   b e y o n d   th e   co m m o n   NE   ( Nas h   eq u ilib r i u m )   [ 2 8 ] .   No o n l y   u tili t y   f u n ct io n s   ar d ep en d e n b u also   t h p la y er s   ac tio n   s ets  ar co u p le,   w h ic h   is   d if f e r en f r o m   clas s ical   n o n - co o p er ativ g a m es   [ 2 9 ] .   W w i ll  d en o te  b y   ( )   th s et  o f   u s er   UE k   act io n s   r esp e ctin g   th m i n i m u m   r ate   an d     th m a x i m u m   p o w er   r eq u ir e m en ts   w i th   r esp ec t to   o th er   p la y er s   s tr ate g y :     ( ) = { : ( , ) re s p e ct s (C 1 )⁡ & C 2 ) }     Def i n itio n .   Gen er alize d   Nas h   eq u ilib r iu m   T h m atr i x   o f   p o w er   = ( , )   is   a   G en er alize d   Nash   eq u ilib r i u m   i f : ( )   an d :     p k k G ( k ) : E E k ( ) E E k ( , )     ( 2 0 )     W h ich   m ea n s   t h at  n o   p la y er   h as   th e   i n ter est   to   d ev iate   u n ilater all y   f r o m   a   G NE   to   an o th er   f ea s ib le   p o in t   ( r esp ec tin g   t h co n s tr ain t s ) .       6.   F RACTI O N AL   P RO G RAM M I NG   F O RM UL AT I O A ND  G AM E   SO L U T I O N   T h E E   o b j ec tiv f u n ctio n   i n   ( 1 8 )   an d   ( 1 9 )   ar f r ac tio n al  an d   n o n - co n v ex .   T h m o s s u itab le   m at h e m a tical  f r a m e w o r k   to   t ac k le  th o p ti m izatio n   o f   s u c h   f u n c tio n s   is   th f r ac tio n al  p r o g r a m m in g ,   w h ich   p r o v id p o ly n o m ial  co m p le x it y   alg o r it h m s   w h en   t h n u m er a to r   is   co n ca v an d   d en o m in a to r   is   co n v e x   [ 2 9 ] .   First,  let  u s   g i v f o r m al  d ef i n itio n   o f   Fra ctio n al  p r o g r a m m in g :   Def i n itio n .   Fra ctio n al  p r o g r am m i ng   L et  co n v e x   s u b s et  an d   let  th f o llo w i n g   f u n ct io n s :     : ( )   a n g : ( )     ( 2 1 )     A   f r ac tio n al  p r o g r a m   i s   t h o p ti m izat io n   p r o b lem :     M a ximi ze x C f ( x ) g ( x )     ( 2 2 )     T h f r ac tio n al  p r o g r a m m in g   allo w s   u s   to   s o lv e   eq u i v ale n t   f o r m   o f   t h p r o b le m   th at   is   less   co m p le x   t h a n     th o r ig i n al  o n e:   P r o p o s itio n   1 .   T h v ec to r s o l v es  t h ( 2 2 )   if   an d   o n ly   i f ( ( ) ( ) ) = 0   th ze r o   o f     th f u n ctio n :     ( ) =  ( )  ( )     ( 2 3 )     Fo r   g i v e n   v al u e,     th UE k   w il s o lv t h f o llo w in g   t r an s f o r m ed   f r ac tio n al  p r o g r am m in g   p r o b le m     in s tead   o f   ( 1 8 ) :     M a ximi ze p k c S E k c ( p k c , , ) λ k c P tot ( p k c )   s .t.  ( C 1A ) ( C 2A )   ( 24 )     Fo r   th o p ti m al  v a lu e,   , w g et:     S E k c ( p k c , , ) λ k c , P tot ( p k c ) = 0   ( 2 5 )     T h is   m ea n s   th at  t h b est  r esp o n s p o w er   ,   g iv e n   o th er   t r an s m itter s   ( , ) v er if ie s   th f o llo w i n g   ex p r ess io n :     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 2 0   :   4 1 1 8   -   4135   4124   , = ( , , ) ( )     ( 2 6 )     Si m i lar l y ,   f o r   g iv e n   v al u   t h eq u iv ale n p r o b lem   o f   o p tim izatio n   th at  th k th   D2 p air   w il s o lv in s tead   o f   ( 1 9 ) :     M a ximi ze ( , , )  ( )   s .t.  ( C 1B ) ( C 2B )     ( 2 7 )     Fo r   th o p ti m al  v a lu e,   λ k d , w g et:     ( , , ) ,  ( ) =   ( 28 )     T h is   m ea n s   t h at  t h b est  r e s p o n s p o w er     g i v en   o t h er   tr an s m itter s   ( , ) v er i f ies  t h f o ll o w i n g   ex p r ess io n :     λ k d , = S E k d ( , , )  ( )     ( 29 )     P r ac tically ,   th e   s o l u tio n   o f   ( 2 4 )   an d   ( 2 7 )   is   g o w h en   t h p la y er s   ar g i v in g   th eir   b est   r esp o n s e     to   ea c h   o th er .   A s   f o llo w s ,   t h k th   u s er   b est  r esp o n s f u n c tio n   w h ic h   is   t h b est  ac tio n     to   ad o p w h e n     th s tr ate g y   o f   th o t h er   p la y er s   is   ( ) :     ( ) =  ( )  ( , )   ( 3 0 )     T h n ec ess ar y   co n d it io n s   ar m o r ea s il y   o b tai n ed   in   t h ca s o f   s i n g le  ca r r ier .   P r o p o s itio n   2 .   I n   th e   s i n g le  c ar r ier   ca s e,   th e   u n iq u en e s s   an d   ex is ten ce   o f   Gen er alize d   N ash   eq u ilib r i u m   ar e   g u ar a n teed ,   as th B R   f u n ct io n s   o f   t h u s er   k   ar s ta n d ar d   an d   v er if y   t h f o llo w i n g   p r o p er ties     C o n ca v it y ( )   is   co n ca v s tr ictl y   in       P o s itiv it y ( ) > 0     Mo n o to n icit y : i f   >   th e n   ( ) > ( )     Scalab ilit y : Fo r   all  > 1  ( ) > (  )     P r o o f .   T h p r o o f   is   g i v en   i n   [ 3 0 ]   I n   th e   ca s o f   m u l ti - ca r r ier ,   t h eq u il ib r iu m   ca n   b ch ar ac t r ized   b y   g i v i n g   th e x p r ess io n   o f   p o w er   f o r   ea ch   s u b - ca r r ier   an d   f o r   ea ch   u s er   a s   in   t h f o llo w i n g   p r o p o s itio n .   P r o p o s itio n   3 .   T h b est p o w er   o f   th UE k   i s   g i v en   b y   th f o ll o w i n g   w h e n   th g a m ad m it s   GNE :     p k c , = min ( p m ax c , ( 1 λ k c , 1 ν k , n c ) + )     ( 31 )     T h o p tim al  v alu , :     , = min ( , ,  )     ( 32 )     = ( l o g ( ex p ( 1 ) ) )     ( 33 )     W ith:  = l og ( )     ( 34 )     = ( 1 , )     ( 35 )        is   ca lcu lated   w h en   t h r ate  r eq u ir e m e n ts   ar ac ti v e:     ,  = , 2     ( 36 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E n erg efficien t p o w er c o n tr o l fo r   d ev ice  to   d ev ice  c o mmu n i ca tio n   in   5   ( Mo h a med   A min C h a r a r )   4125   P r o p o s itio n   4 .   T h f o llo w in g   f o r m u la  g iv e s   th o p ti m al  p o w er   o f   th D2 D k   f o r   ea ch   s u b - ca r r ier   n :     : , , = min (  , ( 1 , 1 , ) + )     ( 37 )     The   opt i ma l   va l ue   ,   : , = min ( , ,    ( 38 )     = ( l o g ( ex p ( 1 ) ) )     ( 3 9 )       is   th s et  o f   ac ti v s u b ca r r ier s   ( i.e .   w ith   s tr ictl y   p o s itiv p o wer )   o f   D2 D k   w h e n :     , =   = { | ( 1 1 , ) > 0 }   ( 40 )     w it h :     = l o g ( , ) | |     ( 41 )     = ( 1 ,  ) | |     ( 42 )     W h en   t h n o r m a lized   r ate  co n s tr ain t s   ar ac t iv e,   ,    h as th f o ll o w i n g   f o r m u latio n     ,  = ( 2 | m ax | m in , m ax ) 1  m ax     ( 43 )     w ith: m ax = { n K c | ( 1 λ k d , m ax 1 ν k , n d ) > 0 }   ( 44     P r o o f .   T h p r o o f   is   g i v en   i n   [ 3 1 ]   ap p lied   to   o u r   m o d el.       7.   AL G O RI T H M S DES I G A ND  ANAL YSI S   7 . 1 .     P r a ct ica l desig n   Fro m   p r ac tical  p o in o f   v ie w ,   ea ch   p la y er   g iv it s   b est  r esp o n s to   s o lv E E   m a x i m izatio n   p r o b lem   k n o w i n g   o th er   p la y er s   s tr ate g y .   W co n s id er   s c h e m t h at  is   as y n c h r o n o u s   as  t h u s e r   ch o o s es  its   p o w er   s tr ateg y   at  ti m   b ased   o n   th e   o th er   p la y er s   s tr ateg y   o f   1 .   I n d ee d ,   an   i n s ta n ta n eo u s   f ee b ac k   is   is   v er y   d if f ic u lt  in   p r ac tice.   W co n s id er   th at  ea ch   p la y er   k n o w s   h is   i n d iv id u al  C SI  ( ch a n n el   s tate  in f o r m a tio n w h it h i n   th SIN R   o n   ea ch   s u b ca r r ier .   A s   i n tial  v alu e,   t h ce llu lar   u s er s   c h o o s   an d   D2 u s er s   ch o o s e .   I n   ea ch   iter atio n ,   th u s er   UE k   est i m ate s   th ef f ec ti v ch an n el  g ai n   b ased   o n   th p r ev io u s   v al u e   an d   b ased   o n   th p r ev io u s   SIN R :     ̂ ( ) = ( 1 ) ( 1 )     ( 45 )     T h u s er   UE k   e s ti m ates t h E E   as f o llo w in g   a n d   tr ies to   in c r ea s it  w . r . t to   co n d itio n s   ( C 1 A )   an d   ( C 2 A ) :     ̂ ( ) = ̂ ( ) , ( ) +   ( 46 )     w it h :     ̂ ( ) = l og 2 ( 1 + ̂ ( ) ( ) )     ( 47 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 2 0   :   4 1 1 8   -   4135   4126   As in   p r o p o s itio n   3 :     , ( + 1 ) = min (  , ( 1 , ( + 1 ) 1 ̂ ( + 1 ) ) + )   ( 4 8 )     Si m i lar l y ,   th e   u s er   D2 D k   esti m ates   t h E E   a s   f o llo w i n g   a n d   tr ies   to   i n cr ea s i w . r . t o   co n d itio n s   ( C 1 A )     an d   ( C 2 A ) :     , ̂ ( ) = , ( 1 ) , ( 1 )     ( 49 )     T h u s er   D2 D k   es ti m ates t h E E   as f o llo w in g   an d   tr ies to   i n cr ea s it  w . r . t to   co n d itio n s   ( C 1 B )   an d   ( C 2 B ):     ̂ ( ) = ̂ ( ) , ( ) + = 1     ( 50 )     w it h :     ̂ ( ) = l og 2 ( 1 + , ̂ ( ) , ( ) = 1     ( 51 )     As in   p r o p o s itio n   4 :     : , , ( ) = (  , ( 1 , ( ) 1 , ̂ ( ) ) + )   (5 2 )     T h ch allen g h er is   to   f in d   , ( ) an d , ( ) ,   f o r   th at  w u s t h r ee   m et h o d s :     T h f ir s m et h o d   th at  w a s   u s e d   b y   [ 2 4 ]   r elies o n   Din k elb ac h   alg o r ith m al g o r ith m   3.     T h s ec o n d   m e th o d   is   t h p r o p o s ed   in   th is   ar ticle  r elie s   o n   t h clo s ed   f o r m   e x p r ess io n   as i n   alg o r it h m   4.     T h th ir d   m e th o d   is   t h I W F ( I n v er s W ater   Fil li n g )   is   ap p lied   u s in g   al g o r ith m   2   w h ic h   ai m s   to   h a v ex ac tl y   th m i n i m u m   n o r m ali ze d   SE  ( R m in ).             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E n erg efficien t p o w er c o n tr o l fo r   d ev ice  to   d ev ice  c o mmu n i ca tio n   in   5   ( Mo h a med   A min C h a r a r )   4127                     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.