I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   14 ,   No .   6 ,  Dec em b er   20 24 ,   p p .   6 3 8 0 ~ 6 3 8 8   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 14 i 6 . pp 6 3 8 0 - 6 3 8 8           6380       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Enha ncement  of  e nerg y  and sp ect ra l ef fi ciency   for  mm - wa v e  ba sed 5 G   co mm u nica tion net wo rk       Vis ha k ha   G a ik wa d,  Ash wini   Na ik   D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s  a n d   T e l e c o mm u n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   D . Y .   P a t i l   D e e me d   t o   b e   U n i v e r si t y ,   R a mr a o   A d i k   I n st i t u t e   o f   T e c h n o l o g y ,   N a v i   M u mb a i ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   6 ,   2 0 2 4   R ev is ed   J u l 1 8 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   Au g   6 ,   2 0 2 4       5 G   n e two rk   is  a n   e n h a n c e d   c o m m u n ica ti o n   n e two r k ,   d e sig n e d   t o   c o n v e rg e   th e   re q u irem e n ts  o f   q u a li ty   o f   se rv ice   ( Qo S )   p a ra m e ters ,   d a ta  a n d   c a p a c it y ,   b y   m e a n s  o f  si g n a ls  wit h   h i g h   Qo S   a n d   h i g h - s p e e d   d a ta  ra te.  S e v e ra l  sta te - of - a rt  tec h n o lo g ies   a re   in v o l v e d   t o   o b tain   th e   re q u irem e n t  o f  e n e r g y   e fficie n t  c o m m u n ica ti o n   sy ste m   wi th   in c r e a se d   n u m b e r   o f   u se rs,   d e v ice s,  h ig h e r  d a ta  ra te  with   lo w  late n c y .   T h is  p a p e r   p re se n ts  a   sy ste m   wh ich   d e m o n stra tes   th e   e n e rg y   a n d   sp e c tral  e fficie n c y   a c h iev e d   f o r  v a ri o u s  n u m b e r  o f  n o d e s  i n   a   sp e c ifi c   a re a .   Th is  stu d y   a d d re ss e s  th e   imp ro v e m e n t  in   e n e r g y   a n d   sp e c tral  e fficie n c y   wh e n   t h e   p ro p o se d   a lg o rit h m   is  u se d .   Th e   p r o p o se d   a lg o rit h m   is  a   c o m b in a ti o n   o f  sw a rm   b a se d   a rti ficia l  b e e   c o lo n y   (ABC)  a lg o r it h m   with   n e u ra l  n e two rk .   E x p e rime n tal   re su lt s  h a v e   b e e n   c a rried   o u t   t o   o b se rv e   th e   p e rfo rm a n c e   o f   Qo S   p a ra m e ters   su c h   a s  b it   e rro r  ra te  (BER),   t h ro u g h p u t,   p o we r  c o n su m p ti o n   a n d   m e a n   s q u a re   e rro r   (M S E).   Th e   m a x imu m   e n e rg y   e fficie n c y   a c h i e v e d   is  3 4 %   a n d   S p e c tral  e fficie n c y   is 3 6 % .   K ey w o r d s :   5G   E n er g y   ef f icien cy   Mu ltip le - in p u t a n d   m u ltip le - o u tp u t    Qu ality   o f   s er v ice  p a r am eter s   Sp ec tr al  ef f icien cy   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Vis h ak h a  Gaik wad   Dep ar tm en t o f   E lectr o n ics an d   T elec o m m u n icatio n   E n g in ee r in g ,   D. Y.   Patil De em ed   to   b e  Un iv er s ity ,   R am r ao   Ad ik   I n s titu te  o f   T ec h n o lo g y   Nav i M u m b ai - 4 0 0 4 0 6 ,   I n d ia   E m ail: v is h ak h a. g aik wa d @ r ait. ac . in       1.   I NT RO D UCT I O N   Fifth - g en er atio n   ( 5 G)   telec o m m u n icatio n s   tech n o lo g y ,   in t r o d u ce d   in   2 0 1 9 ,   h as  b ee n   h ailed   as  th e  in ter n et  o f   th in g s   ( I o T )   p an ac ea   f o r   p r o b lem s   s u ch   as  m o b ile  p h o n e  tar if f s .   T h e   m o b ile   p h o n e   in d u s tr y   h as   co m m itted   to   n et  ze r o   em is s io n s   b y   2 0 5 0 ,   a n d   5 G  s p e cif icatio n s   ca ll  f o r   a  9 0 %  r ed u ctio n   in   e n er g y   co n s u m p tio n   ( p e r   u n it  o f   d at a  tr an s f er )   co m p ar ed   to   4 G.   T h ese  p r o m is es  ar e  g r ea t,   b u t  5 G  is   s till   in   its   in f an cy   an d   th e  lim itatio n s   o f   ex is tin g   in f r astru ctu r e  an d   d es ig n   m ak e  th ese  p r o m is es  f ar - r ea ch in g .   T h e  m ain   im p r o v em e n ts   th at  5 G  p r o m is es  ar e  p r im ar ily   th e  u s e  o f   m illi m eter - wav e  lin e,   wh ich   allo ws  co m m u n icatio n   o f   th e  d ir ec tio n   o f   r ad iatio n .   T h is   m ea n s   5 G   ca n   f o cu s   d ata  tr an s f er s   o v er   a   s h o r t  d is tan ce ,   r ath er   th a n   illu m in atin g   th e  en tire   ar ea   b eh in d   y o u ,   b ath in g   a  s o m ewh at  b u lb - lik e  tar g et  with   elec tr i city .   T h e  s ec o n d   is   th e  h u g e  in cr ea s e  in   co m m u n icatio n   s p ee d ;  T h is   will  h elp   im p r o v e  s elf - m an ag em e n t  an d   to o ls   ( r ed u ce d   laten cy )   an d   th e  g r o wth   o f   I o T   d ev ices,  p av in g   th e  way   f o r   in n o v atio n   an d   o p tim izatio n .   T h e  n u m b e r   o f   5 G  co n n ec tio n s   is   in cr ea s in g   b y   2 1 7 %  ev e r y   y ea r ,   an d   th er e  will  b e  ap p r o x im ately   1 0 0   b illi o n   in f o r m atio n   an d   co m m u n icatio n s   tech n o lo g y   ( I C T )   co n n ec tio n s   ( 4 0   b illi o n   o f   wh ich   ar e   I o T   s en s o r s )   b y   2 0 2 5 .   I n   th e  n ex t   d ec ad e,   m o b ile  d ata  u s ag e  will  in cr ea s e  s ix f o ld   in   d ev el o p in g   c o u n tr ies  an d   th r ee f o ld   in   d ev elo p i n g   co u n t r ies.  W h en   n ew  m o d els  ar e  in tr o d u ce d   ( s u ch   as  th e  tr an s itio n   f r o m   3 G  to   4 G) ,   m o b ile  d ata   alwa y s   in cr ea s es   en er g y   c o n s u m p tio n ,   b u t   th i s   is   n o t  d u e  t o   in c r ea s ed   d at a  tr af f ic,   b u t   to   th e  ad d itio n   o f   n ew  h ar d war e   f o r   th e  n etwo r k .   M o s t  o f   th e  e n er g y   u s ed   in   I C T   s y s tem s   is   n o t  u s ed   to   s en d   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:   2088 - 8 7 0 8       E n h a n ce me n t o f e n erg y  a n d   s p ec tr a l e fficien cy   fo r   mm - w a ve   b a s ed   …   ( V is h a k h a   Ga ikw a d )   6381   in f o r m atio n ;  is   wasted   d u e  to   h ea t  lo s s ,   id le  tim e  an d   o th er   in ef f icien cies.  T h e  co m p o n en ts   th at  f o r m   th e   d ig ital  co r e  o f   I C T   n etwo r k s   ( s witch es  an d   d ata  ce n ter s )   ar e   d o wn   7 2 %  o f   th e  tim e,   an d   5 7 %  o f   th e  n etwo r k   p o wer   is   n ee d ed   b y   ce llu la r   s tatio n s .   T h e  k ey   t o   th e   p r o b lem   is   th e  way   c u r r e n t  I C T   s y s tem s   ar e  d esig n e d   an d   b u ilt  in   all  th eir   f o r m s .   T h e  p r o b lem   is   th at  th e  co m m u n i ca tio n s   in d u s tr y   in   g en er al  is   alm o s t  f o cu s ed   o n   s en d in g   as  m an y   item s   p er   s e co n d   as  p o s s ib le.   Ho wev er ,   li ttle  atten tio n   is   p aid   to   th e  u s e  o f   f ir e   elec tr icity   th at  co m es  with   it.  T h e  p o wer   ef f icien cy   o f   2 G  is   6 0 % .   T h i s   m ea n s   th at  f o r   ev e r y   1 0   wat ts   u s ed ,   6   watts  ar e   u s ed   f o r   d ata  tr an s m is s io n .   I n   4 G  s y s tem s ,   th is   ef f icien cy   d r o p s   to   2 0 %,  wh ile  in   5 G  s y s tem s   it  is   o n ly   1 0 %,  wh ich   m ea n s   t h at  ev er y   9   wat ts   u s ed   to   s en d   d ata   is   wasted .   T h in g s   a r e  e v en   wo r s e  f o r   5 G  n etwo r k s   th at   r u n   o n   4 G  h ar d war e  a n d   u s e  m illi m eter   wav es.  W av e:  T h is   p r o d u ct  u s es  o n ly   1 %  en er g y .   T h is   is   wo r s e  th an   o ld   f ash io n ed   in ca n d escen t   lam p s .   B u s in ess   p r ess u r es  will  lim it  th e  u s e  o f   5 G  tec h n o lo g y   u n l ess   s tep s   ar e  tak en   to   in cr ea s e  th ese  lev els  o f   en er g y   ef f icien c y .   5 G  n etwo r k s   u s in g   m illi m eter   wav es  s h o u ld   b e  f aster   th an   4 G   with in   3 0 0   m eter s   o f   a   m o b ile   p h o n e.   Or g an izatio n s   u s e  s m all  m o b ile  p h o n es  t o   ex ten d   m illi m eter   wav e  lin es   b ey o n d   th is   lim it  wh en   n ee d e d .   5 G  s m all  ce lls   ar e  n ec ess ar y   to   in c r ea s e  m m - W av e  co v er ag e,   ca p ac ity   an d   s p ee d .   T h e  ter m s   “ m illi m eter   wav e”   an d   “ 5 G”  ar e  o f ten   u s ed   in ter ch a n g ea b ly .   Ho wev er ,   t h er e  ar e  im p o r ta n t  d if f er en ce s   b etwe en   th e  two .   5 G  r ef er s   to   e x is tin g   ce llu lar   n etwo r k s ,   wh ile  m illi m eter   b au d   r ef er s   to   th e  r a d i o   s p ec tr u m   in   t h e  r a n g e   o f   2 4   a n d   1 0 0   GHz .   T h is   is   ca lled   m i llime ter   wav e  ( m m W av e)   b an d   5 G  a n d   is   b est  f o r   u s e  in   d en s ely   p o p u late d   ar e as  r ath er   t h an   s h o r t  d is tan ce s .   Acc o r d i n g   to   th e   s tu d ies  ca r r ied   o u t  th e   p o wer   co n s u m p tio n   f o r   5 G  n etwo r k   at  p ea k   h o u r s   is   ar o u n d   3 0 0 %  g r ea ter   th an   4 G  p o wer   co n s u m p tio n .   Du e  to   th e   en er g y   c o n s tr ain ts   an d   v er s atile  n etwo r k   r eq u ir em en ts   tr ad itio n al  m eth o d s   ar e  n o t  e n o u g h   f o r   n etwo r k   o p tim izatio n .   An d   th u s ,   lear n i n g   tech n iq u es  b ased   o n   ML   a r e  en g a g ed   wh ic h   allo w  th e   s y s tem   to   lear n   f r o m   th e  d ata  an d   o p tim ize  th e  n etwo r k   [ 1 ] .   E n er g y   ef f icien cy   as   d ef in e d   is   in v er s e   to   e n er g y   c o n s u m ed   p e r   tr a n s m itted   b it   o r   c an   also   b e  d ef in ed   as  th e  n u m b er   o f   b its   tr an s m itted   f o r   ev er y   u n it  o f   e n er g y   co n s u m e d .   I n   th e   co m m u n icatio n s   d o m ain ,   co n s u m p tio n   o f   p o wer   an d   e n er g y - r elate d   p o llu tio n   r esu lt in g   o u t  o f   it   ar e   b ec o m i n g   m ajo r   c o n ce r n s   in   o p er atio n al  an d   ec o n o m ical  ter m s   [ 2 ] .   As  5 G  is   ex p ec ted   in   claim in g   to   co n n ec t  lar g e  n u m b er   o f   d e v ices  to g eth er ,   h en ce   lar g e  am o u n t  o f   tr an s m it  p o wer   will  b e   r eq u ir e d   r esu ltin g   in   h u g e  am o u n t  o f   en er g y   co n s u m p tio n .   T h is   is   d ir ec tly   g o in g   to   r esu lt  in   e m is s io n   o f   g r ee n h o u s e  g ases   alo n g   with   l ar g e  p e r ce n tag e   o f   ca r b o n   d i o x id e  p r o d u c ed   b y   th ese  co n n ec ted   d ev ices  an d   th is   in cr ea s es  b y   f ew  m illi o n   to n s   [ 3 ] .   T h e  I o T   d ev ices  in   5 G  n etwo r k s   ar e  en tan g led   with   m u ltip le  o f   m u ltip le - in p u t  an d   m u lti p le - o u tp u t  ( MI MO )   tr an s m is s io n   in ter f ac es.  No w  th at  MI MO   is   m o r e  f r eq u e n tly   av ailab le  o n   I o T   d e v ices  an   ef f icien t  clu s ter in g   s tr ateg y   f o r   q u ick ly   g r o win g   I o T   s y s tem s   is   ab s en t   an d   is   u r g en tly   r eq u ir e d   s o   as  to   h a n d l e  a  v ar iety   o f   u s er   s itu atio n s .   As  a  r esu lt,  m an y   n o v el  tech n i q u es  in   lo ad   b alan c in g   b ased   o n   n etwo r k   o p tim izatio n   u s in g   r o u tin g   p r o to co l  f o r   5 G  wir eless   co m m u n icatio n   n etwo r k s   ar e  p r o p o s ed   b y   r esear c h er s   [ 4 ] .    Alo n g   with   en h a n ce m en t   o f   e n er g y   ef f icien c y   ( E E ) ,   s p ec tr a l  ef f icien cy   ( SE)   m u s t  also   b e   tak en   in to   ac co u n t,  as  s tu d ies  h a v e  f o cu s ed   th at  if   we   in cr ea s e  th e  E E ,   SE  d ec r ea s es  an d   v ice - v er s a  [ 5 ] .  Mittal  et  a l.   [ 6 ]   h as  p r o p o s ed   r o u tin g   p r o to c o ls   in   co llab o r atio n   with   n eu r al  n etwo r k   to   o v e r co m e  p r o b lem   o f   lim ited   b atter y   p o wer   f o r   wir eless   s en s o r   n o d es   ( W SN) .   Sh ar m a  et  a l.   [ 7 ]   h as p r o p o s ed   m o d if ie d   p o wer   c o n s u m p tio n   m o d els  th at  wo u ld   ac cu r ately   d ep ict  th e  p o wer   co n s u m p tio n   f o r   5 G  b ase  s ta tio n s .   R o s tam i  et  a l.   [ 8 ]   s u g g ested   a   wak e - up  s ig n alin g   f o r   5 G  co n tr o l  p lan e  in   o r d er   to   r ed u ce   en er g y   co n s u m p tio n   o f   ce llu lar   m o d u le  in   d o wn lin k .   Asl am   et  a l.   [ 9 ]   p r o p o s ed   en er g y - ef f icien t  p at h   p lan n i n g   r o u tin g   p r o to c o ls   a r e  to   d ea l  with   th e  f lu ctu atio n   o f   n etwo r k   d ep lo y m en ts   an d   ad ap tiv e  tr a n s m is s i o n   r an g e  o f   W SNs .   I n   [ 1 0 ] ,   t h e  L E AC H – en er g y   b etwe en n ess   ( L E AC H - E B )   m o d el  is   p r o p o s ed   b y   tak in g   e n e r g y   co n s u m p tio n   as a   co n s tr ai n t c o n d itio n .   Z h a n g   et  a l.   [ 1 1 ]   p r o p o s ed   c o m b in ed   o p tim izatio n   o f   s p ec tr al  e f f icien cy   alo n g   with   p o wer   co n tr o l  o f   m ass iv e  MI MO   n etwo r k s .   Pan d a   [ 1 2 ]   h as  p r o p o s ed   an   alg o r ith m   wh ich   im p r o v e  th e   o v er all  s p ec tr al  ef f icien cy   u p lin k   an d   d o wn lin k   co m b in e d .   T h e  ac h iev ab le  ef f ec tiv e  SE  o f   a  m ass iv e  MI MO   s y s tem   was  a n aly ze d   b y   C h en   an d   Z h an g   [ 1 3 ] .   I n   [ 1 4 ] ,   an   an t  c o lo n y   o p tim izatio n   r o u tin g   al g o r ith m   with   win d o w  r e d u cti o n   f o r   L E O  s atellite   n etwo r k s ,   is   p r o p o s ed   to   ac h i ev e  lo ad   b alan ci n g .   A   3 - hop  non - o r th o g o n al  m u ltip le  ac ce s s - u n m an n ed   ae r ial   v eh icle  ( NOM A   UAV ) - aid ed   g r ee n   co m m u n icatio n   n etwo r k   f r am ewo r k   is   p r o p o s ed   b y   W an g   et  a l.   [ 1 5 ] ,  wh er e  UAVs  s er v e  as  ae r ial  r e lay s   to   s u p p o r t  two   g r o u p s   o f   g r o u n d   u s er s .   I n   [ 1 6 ] ,   a  n o v el   r eso u r ce   allo ca tio n   s ch em e  is   p r o p o s ed   to   m ax i m ized   th e   s u m   th r o u g h p u t  o f   th e  wir eless - p o wer e d   NOM A  in ter n et - of - th in g s   ( I o T )   n etwo r k .   K h u n tia   et  a l.   [ 1 7 ]   f o c u s es  to   r ev iew  an d   i n tr o d u ce   to   th e  tec h n iq u es  u s ed   f o r   e n h an ce m en t  o f   th e  en er g y   e f f icien cy   g ain s   p r o v id e d   b y   MI MO   s y s tem s ,   p r o v id in g   an   o v er v iew  o f   MI MO   tech n o lo g y ,   em p h asizin g   th e   n ec ess ity   f o r   r ea lis tic  p o wer   co n s u m p tio n   m o d els  tailo r ed   to   t h ese  s y s tem s .   Pra d h an   et  a l.   [ 1 8 ]   h as  p r o v i d ed   an   e v alu at io n   o f   latest  tr en d s   in   a  v a r i o u s   o f   D2 D  d o m ain   n a m es,  aid   allo ca tio n   an d   o p tim izatio n   f o r   D2 D  p ac k a g es  f o r   5 G  tech n o lo g ies  an d   th e  in v en tio n   tech n iq u e  f o r   s u s tain ab le  v er b al   ex ch an g e  in   5 G  co m m u n ity   with   ef f ec tiv e  u s ag e  o f   en er g y .   Kh an   an d   Pes ch   [ 1 9 ]   h a v e  in v esti g ated   th e  p er f o r m an ce   o f   two   MI MO   p r ec o d in g   tech n iq u es  in   ter m s   o f   ac h ie v ab le  s u m   r ates  f o r   m ass iv e  MI MO .   Nata r aju   et  a l.   [ 2 0 ]   p r o v i d es  an   o v er v iew  o f   th e  o p p o r tu n ities ,   ch allen g es,  an d   b en ef i ts   o f   th e  5 G - I o T   ec o s y s tem   to war d   th e  s u s tain ab le  d ev elo p m en t  o f   g r ee n   s m ar t  cities  ( GSC ) .   T o   tack le  t h e  ce llu lar   n etwo r k s   en er g y   ef f icie n cy   is s u e,   T iwar i   et  a l.   [ 2 1 ]   in v esti g ates  en er g y   ef f icie n cy   in   D2 D - en a b led   h eter o g e n eo u s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   14 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   20 24 :   6 3 8 0 - 6 3 8 8   6382   ce llu lar   n etwo r k s .   T o   e f f ec ti v ely   im p r o v e  th e  u s er   e x p er ien ce ,   W an g   et  a l.   [ 2 2 ]   h as   p r o p o s ed   a  n o v el  ap p r o ac h ,   wh ich   em b r ac es  r e s o u r ce   allo ca tio n   an d   p o wer   co n tr o l  alo n g   with   d ee p   r ein f o r ce m en t  lear n in g   ( DR L )   f o r   5 G  c o m m u n icatio n   n etwo r k .   I n   [ 2 3 ] ,   h ig h lig h tin g   at  th e  p r o b lem   o f   h ig h   e n er g y   co n s u m p tio n   an d   im p r o v e d   q u ality   o f   s er v ice  d em an d s   b y   th e  D2 D  u s er s ,   th is   p ap er   p r o p o s es  a  n o v el  s ch em e  to   ef f ec ti v ely   im p r o v e  t h e  u s er   f air n ess   an d   s atis f ac tio n   b ased   o n   th e  u s er   g r o u p in g   in t o   clu s ter s .     San g ee th a  et   a l.   [ 2 4 ]   p r o p o s e d   a  n o v el  en e r g y - awa r e  s ch ed u lin g   m o d el  th at  tak es  in to   c o n s id er atio n   th e  s p ec if ic  ch ar ac ter is tics   o f   5 G  g r ee n   co m m u n icatio n   s y s tem s ,   to   ad d r ess   th e  c h allen g es  o f   ac h iev in g   o p tim al  r eso u r ce   u tili za tio n   an d   m in im izin g   en e r g y   co n s u m p tio n   in   t h ese  s y s tem s .   I n   [ 2 5 ] ,   as  o p tim izatio n   o f   en er g y   ef f icien c y   h as  th u s   b ec o m e  a   m ajo r   ch allen g e  f o r   th i s   n ew  g e n er atio n   co m m u n icat io n   s y s tem ,   s ev e r al  s tr ateg ies  ar e  u tili ze d   to   im p r o v e  en er g y   ef f icien cy .   T h is   ar ticle  p r esen ts   a  r ev iew  an d   a  co m p ar ativ e  an al y s is   o f   th ese  d if f er e n t  s tr ateg ies,  th o s e  r elatin g   to   th e  b ase  s tatio n ,   th e  o r g an izatio n   o f   th e  n etwo r k ,   s o f twar e   d ef in ed   n etwo r k s   a n d   t h o s e  b ased   o n   m ac h in e  lea r n in g .   Pr em lath a  et  a l.   [ 2 6 ]   h as  in tr o d u ce d   an   o p tim ize d   n atu r e - b ased   clu s ter   s leep   tec h n iq u e   to   r e d u ce   t h e  p o wer   c o n s u m p tio n   in   th e   b ase  s tatio n   an d   in   th e   n etwo r k   u s in g   Fire f ly   alg o r ith m ,   wh ic h   b en ef ited   th e  s y s tem   to   im p r o v e  c o n n ec tiv ity   am o n g   th e   b ase  s tatio n s   in   an   en er g y - ef f icien t  wa y .   A   5 G  n etwo r k   is   a   d y n am ic  s y s tem   a n d   c o n s u m es  en e r g y   co n tin u o u s ly   in   r esp o n s e  t o   s p ik es  in   n etwo r k   ac tiv ities .   Ma jo r   co n s u m p tio n   o f   en er g y   is   d u e  to   elem en ts   at  b ase  s tatio n s ,   an ten n as  an d   r ad io   u n its .   I n   th e  ar ea s   s u c h   as  b ac k h au l,  co r e  c o o lin g   an d   co m p u tin g   p r o ce s s es,  th er e  is   a  s co p e  f o r   im p r o v em e n t  o f   5 G  en er g y   ef f icien cy .   T h e  I C T   in d u s tr y   is   r esp o n s ib le  f o r   a r o u n d   4 %  o f   th e  co n s u m p tio n   o f   th e  wo r ld ’ s   elec tr icity .   W ith   5 G  p r o jecte d   t o   in cr ea s e  c ap ac ity   u p   to   1 , 0 0 0   f o ld s   a n d   h i g h   f r eq u en c y   m illi m eter   wav e  ( m m W av e)   tr an s m is s io n   d r iv in g   e x p o n en tially   h ig h er   ce ll  d en s ity ,   th i s   p er ce n tag e  co u ld   ex ce ed   ar o u n d   2 0 %  b y   2 0 3 0 .   T h u s ,   in co r p o r atin g   m ac h in e   lear n in g   tec h n iq u es  with   5 G   n etwo r k   wo u ld   b e   b en ef icial  in   ac h ie v in g   a n   im p r o v em e n t  in   s p ec tr al  an d   en er g y   ef f icien cy   f o r   5 G  c o m m u n icatio n   n etwo r k   s teer in g   th e  I C T   in d u s tr y   t o war d s   g r ee n e r   elec tr icity   s o u r ce s .   T o   a d d r ess   th e  c h allen g es  in   ac h iev in g   th e   en er g y   e f f icien cy   f o r   5 G  n etw o r k ,   f o llo win g   o b jectiv es a r e  p r esen ted   in   th e  ar ticle:   −   T o   lo ca te  a  ce r tain   n u m b er   o f   an ten n as  ( n o d es)  in   a  s p ec if ied   ar ea   an d   estab lis h   a  co m m u n icatio n   lin k   b etwe en   th e  n o d es f o r   d ata  tr a n s m is s io n   to   tak es p lace .   −   T o   p er f o r m   c h an n el  esti m atio n   an d   o b tain   q u ality – of – s er v ic e  ( Qo S)  p ar am ete r s     −   T o   o b s er v e   en h a n ce m en t in   Q o S p ar am eter s   b y   ap p ly i n g   p r o p o s ed   h y b r id   alg o r ith m .   −   T o   ass ess   h o w  well  s u g g ested   alg o r ith m   p e r f o r m s   in   ter m s   o f   en er g y   an d   s p ec tr al  ef f icien c y   ca lcu latio n s .   T h u s ,   th e  p ap er   claim s   f o llo win g   co n tr ib u tio n s   o win g   to   in teg r atio n   o f   5 G  n etwo r k   with   m ac h in e  lear n in g   tech n iq u es:   −   L o ca tin g   d if f er e n t  n u m b e r   o f   an ten n as  in   a  1 0 0 0 × 1 0 0 0   m   a r ea   an d   u s in g   ad - h o c  d is tan ce   v ec to r   r o u tin g   ( AODV )   r o u tin g   s ch em e   to   s e tu p   co m m u n icatio n   lin k   b etwe en   s o u r ce   to   d esti n atio n   n o d e.   −   B y   p er f o r m in g   ch an n el  esti m atio n   at  r ec eiv i n g   e n d   o b tain   a  d ataset  co n tai n in g   p ar am et er s   s u ch   as  b it   er r o r   r at e  ( B E R ) ,   th r o u g h p u t a n d   m ea n   s q u ar e  er r o r   ( MSE ) .   −   Ap p ly   th e  p r o p o s ed   alg o r ith m   i.e .   ar tific ial  b ee   co lo n y   ( AB C )   with   ar tific ial  n eu r al  n etwo r k   ( ANN)   to   o p tim ize  an d   tr ai n   th e  n etwo r k   an d   o b tain   en h an ce m en t i n   Q o S p ar am eter s .   −   C o m p ar e  th e  v alu es  o f   Qo S   p ar am eter s   b e f o r e  a n d   a f ter   ap p ly in g   p r o p o s ed   alg o r ith m   an d   ca lc u late  s p ec tr al  ef f icien cy   ( SE)   a n d   e n er g y   e f f icien cy   ( E E )   tak i n g   i n to   ac co u n t d if f e r en t n u m b er   o f   n o d es.       2.   M E T H O D   Fig u r e  1   s h o ws  th e  im p lem en t atio n   f lo w  o f   th e  p r o p o s ed   s y s tem .   T h e  p r o p o s ed   s o lu tio n   is   d esig n ed   in to   two   s eg m en ts   in   wh ich   t h e  f ir s t  s eg m en t  is   u s ed   f o r   d ep lo y in g   a  co m m u n icatio n   n e two r k   an d   p er f o r m   ch an n el  esti m atio n .   I n   th e  s ec o n d   s eg m e n t,  m ac h in e   lear n in g   tech n iq u e  is   u s ed   to   o p tim ize  th e  n etwo r k .     2 . 1 .     Net wo rk   m o del   I n   th e  f ir s t  s tag e  o f   th e  s tu d y ,   we  g en er ated   a   d ataset  co n tain in g   Qo S  p ar am ete r s   s u ch   as  th r o u g h p u t,   B E R   an d   MSE .   Fo r   o b tain in g   th e  d ataset,   in itially   we  cr ea te  a  n etwo r k   o f   1 , 000 × 1 , 0 0 0   m   ar ea   an d   p lo t   r an d o m   n u m b er   o f   a n ten n as  ( n o d es).   T o   estab lis h   th e  co m m u n icatio n   lin k   b etwe en   th e  s o u r ce   a n d   d esti n atio n   an ten n as ,   we  u s e  AODV   s ch em e.   I n   t h e  n ex t   s tag e,   ch an n el  esti m atio n   is   ca r r ied   o u t  to   u n d e r s tan d   an d   an aly ze   th e   co m m u n icatio n   c h an n el’ s   p r o p e r ties .   C h an n el  esti m atio n   h elp s   to   im p r o v e  t h e  Qo S  p a r am eter s   an d   d eter m in e  th e  o p tim al  co m m u n icatio n   p at h .   T h u s ,   at  th e  r ec eiv in g   en d   ch an n el  esti m atio n   is   p er f o r m e d   co n s id er in g   8 , 0 0 0   s u b ch a n n els,  8   n u m b er   o f   p ilo ts ,   4 th   o r d er   q u ad r atu r e  p h ase  s h if t  k ey in g   ( QPSK)   m o d u latio n   tech n i q u e  o v er   c h an n el  len g th   o f   3 2   f o r   1 , 0 0 0   iter atio n s ,   wh ic h   in   tu r n   g en er ates  a  d atab ase   co n tain in g   Qo S  p ar am eter   v a lu es.   I n   5 G  co m m u n icatio n   s y s tem ,   th e  lar g e  n u m b er   o f   u s er s   ca n   u tili ze   th e   f r eq u e n cy   s p ec tr u m   af ter   f u lf i lm en t  o f   ce r tain   o b jectiv es  s u ch   as  m in im izin g   B E R ,   m ax i m izin g   th r o u g h p u t   an d   m in im izin g   p o wer   co n s u m p tio 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:   2088 - 8 7 0 8       E n h a n ce me n t o f e n erg y  a n d   s p ec tr a l e fficien cy   fo r   mm - w a ve   b a s ed   …   ( V is h a k h a   Ga ikw a d )   6383       Fig u r e  1 .   Flo w  ch a r t o f   p r o p o s ed   s y s tem       2 . 2 .     P ro po s ed  m o del   T h is   is   th e  s ec o n d   p h ase  o f   t h e  s tu d y .   T h e   p r o p o s ed   alg o r ith m   is   a  co m b in atio n   o f   ar ti f icial  b ee   co lo n y   ( AB C )   alg o r ith m   an d   ar tific ial  n eu r al  n etwo r k   ( ANN) .   T h e  AB C   alg o r ith m   is   r esp o n s ib le  f o r   m ax im izin g   th e  ac c u r ac y   o f   ea ch   class   an d   ANN  is   u s ed   to   t r ain   t h e  s y s tem .   T h e   AB C   alg o r ith m   is   th e   s war m - b ased   o p tim izatio n   al g o r ith m   wh ich   i n clu d es  f o u r   p h ases .   I n   th e  in itializatio n   p h ase,   th e  in itial  f o o d   s o u r ce s   ar e  p r o d u ce d   r an d o m l y   u s in g   ex p r ess io n   ( 1 ) ,      =   +  ( 0 , 1 ) ∗ ( −   )   ( 1 )     w h er e    an d     ar e  u p p er   an d   l o wer   b o u n d   o f   th e  s o lu tio n   s p ac e  o f   th e  o b jectiv e  f u n cti o n .   Nex t  is   th e  E m p lo y ed   b ee   p h ase,   in   wh ich   th e  n eig h b o r   f o o d      is   ev alu ated   b y   u s in g   ( 2 ) ,      =    +   ф  (  +    )     ( 2 )     wh er e    is   a  r an d o m ly   s elec ted   p ar am ete r   in d e x ,     is   a  r an d o m ly   s elec ted   f o o d   s o u r ce ,   ф    is   a  r an d o m   n u m b er   with in   a  r a n g e  [ - 1 ,   1 ] .     T h e  f itn ess   f u n ctio n   is   ca lcu lated   b y   u s in g   ( 3 ) ,       ( ) =   1 1 +   ( ) , ( ) > 0     ( 3 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   14 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   20 24 :   6 3 8 0 - 6 3 8 8   6384   wh er e    ( )   is   th e  o b jectiv e  f u n cti o n   v alu e  o f   .   T h e  th ir d   p h ase  is   On lo o k er   b ee   p h ase,   th e  q u an tity   o f   th e  f o o d   is   ev alu ated   b y   its   p r o f itab ilit y   ( )   u s in g   ( 4 ) ,     =   ( ) ∑ ( )  = 1       ( 4 )     wh er e  ( )   is   th e  f itn ess   o f   .   On lo o k er   b ee s   s ea r ch   n eig h b o u r h o o d s   o f   f o o d   s o u r ce   u s in g   th e   ex p r ess io n   ( 2 ) .   I n   th e  f o u r t h   p h ase,   s co u t  b ee   p ah s e,   th e   n ew  s o lu tio n s   ar e   r an d o m ly   s ea r ch ed   b y   th e  s co u t   b ee s   u s in g   ( 1 ) .   T h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   s ele cts  th e  b est  s u itab le  b ee s   ag ain s t  ea ch   class   d ef in e d   a n d   p ass es  to   L ev en b er g   o r ien ted   f ee d   f o r war d   b ac k   p r o p ag atio n   n eu r al  n etwo r k s   ( FF B PNN) .   T h e   n etwo r k   tr ain s   th e   s y s tem   with   1 0   lay er s   o f   p r o p ag atio n   a n d   1 0 0   p r o p ag atio n   e p o ch s .   L e v en b e r g   is   a   g r a d ien t  o r ien ted ,   s ig m o id   b ased   tr ain in g   m o d el  wh ic h   p r o p ag ates in   a  b ac k war d   d ir ec tio n   to   attain   m i n im u m   m ea n   s q u ar ed   er r o r .       2.     RE SU L T S  AND   D I SCU SS I O N   T h e  aim   is   to   s tu d y   th e   en er g y   an d   s p ec tr al  p er f o r m a n ce   o f   th e  s y s tem .   E n e r g y   ef f icien c y   d escr ib es  h o w  m u ch   en e r g y   is   co n s u m e d   p er   r ec eiv ed   in f o r m atio n   b it ,   m ea s u r ed   in   b its /jo u les.  Sp ec tr u m   ef f icien cy   is   th e  am o u n t  o f   tr a n s m itted   d at a  o v er   a  g iv en   s p ec tr u m   with   th e  m in im u m   n u m b er   o f   e r r o r s .   T h e   s im u latio n   r esu lts   d em o n s tr ate  th e  r esp o n s e  o f   B E R ,   th r o u g h p u t ,   MSE ,   p o wer   co n s u m p tio n ,   an d   r o u tin g   o v er h ea d   f o r   a   r an g e   o f   SNR   v alu es  r an g in g   f r o m   5   to   2 5   d B   f o r   d if f er en t   n u m b er s   o f   n o d es   p lace d   in   a   1 , 000 × 1 , 0 0 0   m   ar ea .   E ac h   p a r am eter   is   an aly ze d   i n   two   d if f er e n t  c o n d itio n s :   wh en   th e   p r o p o s ed   alg o r ith m   i s   n o t  a p p lied ,   i.e . ,   with o u t o p tim izatio n ,   an d   w h e n   th e  p r o p o s ed   al g o r ith m   is   ap p lied ,   i.e . ,   with   o p tim izatio n .       3 . 1 .     Sim ula t io n  re s ults wit h d if f er ent   nu m ber  o f   no des   T h e  g r ap h ical   r ep r esen tatio n   o f   th e   ab o v e   r esu lts   f o r   d if f e r en t  p a r am eter s   is   s h o wn   i n   F ig u r e  2 .   Fig u r e  2 ( a )   s h o ws  t h e  p o s itio n in g   o f   8 0   an ten n as,   wh ich   a r e  p lace d   r an d o m ly   in   a  1 , 0 0 0 × 1 , 0 0 0   m   ar ea .   I t   s h o ws  th e  co m m u n icatio n   p at h   s et  b etwe en   t h e  s o u r ce   an d   d esti n atio n   an ten n as,  estab lis h ed   with   th e   h elp   o f   th e  AODV   r o u tin g   p r o to co l.   Fig u r e   2 ( b )   d em o n s tr ates  t h at  f o r   a  n etwo r k   with   8 0   n o d es,  th e  p o we r   co n s u m p tio n   is   r e d u ce d   wh e n   th e  p r o p o s ed   o p tim izatio n   al g o r ith m   is   u s ed .   T h e  aim   b eh in d   th is   s tu d y   is   to   m ax im ize  th e  e n er g y   ef f icien c y   o f   th e  co m m u n icatio n   n etw o r k ,   f o r   wh ich   th e   p o wer   co n s u m p tio n   s h o u ld   b e   as lo w  as p o s s ib le.   Fig u r e  2 ( c )   s h o ws  th at  th e  v alu e  o f   MSE   wh en   th e  o p tim izatio n   alg o r ith m   is   ap p lied   is   less   th an   wh en   th e  o p tim izatio n   alg o r it h m   is   n o t a p p lied .   I d ea lly ,   th e  v alu e  o f   th e  m ea n   s q u ar e  er r o r   ( MSE )   is   ex p ec ted   to   b e  as  lo w  as  p o s s ib le,   as  it  s ig n if ies  b etter   ac cu r ac y   o f   th e  p r ed ictiv e  m o d el.   I t  is   th e  m etr ic  th at  in d icate s   th e  er r o r s   b etwe en   th e   ac tu al  an d   p r e d icted   v alu es  f o r   ea ch   d ata   p o in t.  Fig u r e  2 ( d )   d em o n s tr ates  th e  p er f o r m an ce   o f   th r o u g h p u t  w ith   r esp ec t  to   th e  ch an g e  in   SNR .   I t  s h o ws   im p r o v em en ts   in   th r o u g h p u t  wh e n   o p tim izatio n   is   p er f o r m ed ,   wh ich   in d icate s   th e  m ax im izatio n   o f   th e  u s er ’ s   d ata.   I n   g en er al ,   th e  v alu e  o f   B E R   s h o u ld   b e  1 0 - 3   f o r   a  wir eless   co m m u n icatio n   s y s tem ,   wh ich   in d icate s   b etter   tr an s m is s io n   ac cu r ac y   a n d   h i g h er   d ata  in te g r ity .   Fig u r e  2 ( e )   d em o n s tr ates  th at  th e  v alu e  o f   B E R   wh en   th e  o p tim izatio n   al g o r ith m   is   u s ed   is   less   th an   wh en   th e   o p tim izatio n   alg o r ith m   is   n o t  u s ed .   T o   ac h iev e   im p r o v em e n t  in   s p ec tr al  e f f ici en cy ,   t h e  v al u e  o f   B E R   h as  to   b e  m in im ized .   T h e   ef f icien tl y   u tili ze d   s p ec tr u m   h as  a  lo w  B E R   v alu e  with   m in im u m   er r o r s   o n   t h e  r ec eiv e r   s id e.   R o u tin g   o v er h ea d   r ef e r s   to   th e  ad d itio n a l   d ata,   tim e,   an d   p r o ce s s in g   r eq u ir ed   to   m a n ag e  th e  r o u tin g   i n f o r m atio n   o f   a  co m m u n icatio n   n etwo r k .   As  s ee n   f r o m   Fig u r e   2 ( f ) ,   th e  r o u tin g   o v er h ea d   r eq u i r ed   wh en   o p ti m izatio n   is   p er f o r m e d   is   less   th an   th e  co n d itio n   with o u t  o p tim izatio n .   I n   a  s i m ilar   way ,   th e   r esp o n s es  o f   p ar am eter s   s u ch   as  B E R ,   th r o u g h p u t,   MSE ,   p o wer   co n s u m p tio n ,   an d   r o u tin g   o v e r h ea d   ca n   b e  o b tain ed   f o r   d if f er en t  n u m b er s   o f   n o d es.  T ab l es  1 ,   2 ,   an d   3   s h o w  th e  s im u latio n   r esu lts   f o r   8 0 ,   1 0 0 ,   an d   1 5 0   n o d es,  r esp ec tiv el y .     2 . 2 .     E nerg y   ef f iciency   ca lcula t io n r esu lt s   T ab les  1 ,   2 ,   an d   3   d em o n s tr a te  th e  p er f o r m a n ce   o f   v a r io u s   p ar am eter s   s u ch   as  B E R ,   M SE,   p o wer   co n s u m p tio n ,   th r o u g h p u t,   an d   r o u tin g   o v er h ea d   m ea s u r e d   u n d er   two   d if f e r en t  co n d i tio n s ,   i.e . ,   with o u t  o p tim izatio n   p er f o r m e d   an d   with   o p tim izatio n   p er f o r m e d .   Acc o r d in g ly ,   T ab le  4   s h o ws  th e  p er ce n tag e   im p r o v em e n t  in   E E   an d   SE  b y   tak in g   in to   ac co u n t  b o th   c o n d itio n s .   T h e   E E   is   co m p u ted   d ep en d in g   o n   th e   p o wer   co n s u m p tio n   v alu es,  an d   th e  SE  is   co m p u ted   u s in g   B E R   v alu es.  Ma x im izin g   SE   an d   EE   wh ile   m ain tain in g   q u ality   o f   s er v ice  is   a  to p   p r i o r ity   f o r   n ex t - g e n er atio n   wir eless   n etwo r k s .   Ho wev er ,   th e r e  is   a   n o tab le  tr ad e - o f f   w h en   o p tim izin g   b o th   SE  an d   E E   p ar am ete r s   s im u ltan eo u s ly .   T ab le  4   s h o ws th at  wh en   th er e   is   im p r o v em en t  in   E E ,   SE  d e cr ea s es,  an d   v ice  v er s a.   T h e  m ax im u m   E E   ac h ie v ed   is   3 4 %,  an d   th e  m ax im u m   th e  m ax im u m   SE  ac h iev ed   is   3 6 %.   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:   2088 - 8 7 0 8       E n h a n ce me n t o f e n erg y  a n d   s p ec tr a l e fficien cy   fo r   mm - w a ve   b a s ed   …   ( V is h a k h a   Ga ikw a d )   6385       ( a)   ( b )           ( c)   ( d )           ( e)   (f)     Fig u r e  2 .   Simu latio n   r esu lts   f o r   1 5 0   n o d es in   a  n etwo r k   ( a)   c o m m u n icatio n   s ce n ar io   with   8 0   n o d es ,   ( b )   p o wer   co n s u m p tio n   v s   SNR ,   ( c)   MSE   v s   SNR ,   ( d )   th r o u g h p u t  v s   S NR ,   ( e)   b it e r r o r   r ate  v s   SNR ,   an d     ( f )   r o u tin g   o v er h ea d   v s   SNR       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   14 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   20 24 :   6 3 8 0 - 6 3 8 8   6386   T ab le  1 .   Simu latio n   r esu lts   f o r   8 0   n o d es in   a  n etwo r k   Q o S   p a r a m e t e r s   S i g n a l - to - n o i s e   r a t i o   ( dB )       5   10   15   20   25   B ER   W i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   0 . 2 8   0 . 1 4 6   0 . 0 4   0 . 0 1 6   0 . 0 0 3   W i t h   o p t i m i z a t i o n   0 . 2 8   0 . 1 2 7   0 . 0 3   0 . 0 1 2   0 . 0 0 2   Th r o u g h p u t * 1 0 0   M b p s   W i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   0 . 4 3   0 . 6 6   0 . 8 2   0 . 8 5   1 . 0 0 5   W i t h   o p t i m i z a t i o n   1 . 1 2 9   1 . 1 3 4   1 . 1 3 5   1 . 1 8 4   1 . 2   M S E   W i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   0 . 6 4   0 . 5   0 . 0 6   0 . 0 3   0 . 0 4 3   W i t h   o p t i m i z a t i o n   0 . 5   0 . 4 3   0 . 0 4   0 . 0 2   0 . 0 3   P o w e r   c o n su mp t i o n   ( W a t t s)   W i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   6 3 3 . 4   7 2 5 . 3   2 1 7 1 . 9 8   2 5 5 7 . 5 2   5 6 3 4 . 9 6   W i t h   o p t i m i z a t i o n   3 9 1 . 1   5 6 6 . 9   1 6 8 7 . 9 6   2 2 2 0 . 9 9   3 9 8 8 . 1 7   R o u t i n g   o v e r h e a d   W i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   0 . 0 1 2 3   0 . 0 4 6   0 . 0 6 3   0 . 1 2 6   0 . 1 2 8   W i t h   o p t i m i z a t i o n   0 . 0 0 9   0 . 0 3 2   0 . 0 4 9   0 . 0 7 9   0 . 1 1       T ab le  2 .   Simu latio n   r esu lts   f o r   1 0 0   n o d es in   a   n etwo r k   Q o S   p a r a m e t e r s   S i g n a l - to - n o i s e   r a t i o   ( dB )       5   10   15   20   25   B ER   W i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   0 . 2 8   0 . 1 1 1   0 . 0 6 3   0 . 0 3 2   0 . 0 1 2   W i t h   o p t i m i z a t i o n   0 . 2 1   0 . 0 9 1   0 . 0 3 6   0 . 0 1 8   0 . 0 0 6   Th r o u g h p u t * 1 0 0   M b p s   W i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   0 . 0 5 6   0 . 3 2   0 . 3 2   0 . 7 3   0 . 9 2   W i t h   o p t i m i z a t i o n   1 . 1 3   1 . 1 3   1 . 1 4   1 . 6 7   1 . 2 1   M S E   W i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   0 . 8 1   0 . 3 6   0 . 1 4   0 . 0 4   0 . 0 1 3   W i t h   o p t i m i z a t i o n   0 . 5 7   0 . 3   0 . 0 8   0 . 0 2 5   0 . 0 0 6 7   P o w e r   c o n su mp t i o n   ( W a t t s)   W i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   1 6 3 6 . 9 5   2 0 7 6 . 3 2   1 3 5 9 8 . 6   1 5 3 3 8 . 9   1 8 1 7 5 . 8   W i t h   o p t i m i z a t i o n   9 5 1 . 3 9 8   1 7 1 7 . 7 3   7 8 6 3 . 9 8   7 9 2 5 . 2 6   1 3 0 1 8 . 5   R o u t i n g   o v e r h e a d   W i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   0 . 0 1 5   0 . 0 4 6   0 . 0 9 1   0 . 1 7 9   0 . 2 4 8   W i t h   o p t i m i z a t i o n   0 . 0 1   0 . 0 3 8   0 . 0 4 7   0 . 1 0 4   0 . 1 4 5       T ab le  3 .   Simu latio n   r esu lts   f o r   1 5 0   n o d es in   a   n etwo r k   Q o S   p a r a m e t e r s   S i g n a l - to - n o i s e   r a t i o   ( dB )       5   10   15   20   25   B ER   W i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   0 . 4 3   0 . 1 2 8   0 . 0 2 2   0 . 0 0 9 7   0 . 0 0 9 2   W i t h   o p t i m i z a t i o n   0 . 2 3   0 . 0 9   0 . 0 2 1   0 . 0 0 7 5   0 . 0 0 4 8   Th r o u g h p u t * 1 0 0   M b p s   W i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   0 . 0 9 7   0 . 1 5 5   0 . 7 0 9   0 . 8 0 9   1 . 0 6   W i t h   o p t i m i z a t i o n   1 . 1 2 9   1 . 1 3   1 . 1 3 7   1 . 1 5 6   1 . 2 2   M S E   W i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   1 . 3 2 5   0 . 2 7   0 . 0 7 2   0 . 0 0 1 4   0 . 0 2 2   W i t h   o p t i m i z a t i o n   0 . 7 0 7   0 . 1 9 5   0 . 0 7 2   0 . 0 0 1 1   0 . 0 1 2   P o w e r   c o n su mp t i o n   ( W a t t s)   W i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   9 0 6 . 2   2 6 6 2 . 9 6   9 4 7 2 . 5 4   9 8 1 5 . 1 8   2 5 7 8 4 . 1   W i t h   o p t i m i z a t i o n   4 8 3 . 9 3   1 9 2 0 . 3 7   7 3 7 9 . 9 7   9 2 0 1 . 7 8   1 3 4 7 3 . 5   R o u t i n g   o v e r h e a d   W i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   0 . 0 2 3   0 . 0 2 4   0 . 0 2 5   0 . 1 1 3   0 . 1 7 8   W i t h   o p t i m i z a t i o n   0 . 0 1 7   0 . 0 1 9   0 . 0 2 3   0 . 0 5 9   0 . 9 5       T ab le  4 .   E n er g y   ef f icien c y   ( E E )   an d   s p ec tr al  e f f icien cy   ( SE)   f o r   8 0 ,   1 0 0 ,   an d   1 5 0   n o d es   N o d e s   S N R   EE  ( %)   S E  ( %)   80   5   38   25   10   22   13   15   22   25   20   13   25   25   29   33   A v e r a g e       25   24   1 0 0   5   42   25   10   17   18   15   42   43   20   43   44   25   28   50   A v e r a g e       34   36   1 5 0   5   44   45   10   28   30   15   22   25   20   26   23   25   46   42   A v e r a g e     33   33       4.   CO NCLU SI O N   I n   th is   ar ticle,   we  p r esen t  a   n o v el  h y b r id   s war m - b ased   m ac h in e  lear n i n g   alg o r ith m   with   th e  p er s p ec tiv e  o f   o p tim izin g   a  w ir eless   n etwo r k   f o r   e n h an ce m en t  in   b o t h   E E   a n d   SE.   W e  p r esen ted   an   an aly s is   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:   2088 - 8 7 0 8       E n h a n ce me n t o f e n erg y  a n d   s p ec tr a l e fficien cy   fo r   mm - w a ve   b a s ed   …   ( V is h a k h a   Ga ikw a d )   6387   o f   Qo S  p ar a m eter s   u n d er   tw o   d if f e r en t  co n d itio n s ,   i.e . ,   w ith o u t  o p tim izatio n   an d   with   o p tim izatio n .   T h is   s tu d y   is   b ased   o n   th e   Qo S  p a r am eter   v alu es  b ased   o n   wh ic h   E E   a n d   SE  a r e  ca lcu lated .   W e  h ig h lig h ted   t h at  th e  s y s tem   n o t  o n ly   im p r o v es  E E   an d   SE  b u t  also   s h o ws  a  r ed u ctio n   i n   th e  tr ad e - o f f   b et wee n   th e  two .   T h e   r esu lts   s h o w  th at,   o n   av er ag e,   th e  m ax im u m   E E   ac h iev e d   is   3 4 %  an d   SE  i s   3 6 %.  I m p r o v e m en t  in   E E   in d icate s   less   p o wer   co n s u m p tio n ,   an d   im p r o v em e n t  in   S E   in d icate s   m in im u m   tr an s m is s io n   er r o r s   in   th e   r ec eiv ed   s ig n al.   T h e  in cr ea s e   in   en er g y   an d   s p ec tr u m   u s e  ef f icien cy   in   5 G  co m p ar ed   t o   4 G  is   d u e  to   th e   ad d itio n   o f   m o r e   an ten n as,  wh ich   in   tu r n   in cr ea s es  cir cu it  p o wer .   Mo v in g   f o r war d ,   if   it   i s   p o s s ib le  to   lo wer   cir cu it  p o wer   th r o u g h   m o r e  e n er g y - ef f icien t  m eth o d s ,   th e  e n er g y   ef f icien cy   o f   g r ee n   p o i n ts   will  r is e,   b u t  th e   s p ec tr u m   ef f icien cy   o f   g r ee n   p o in ts   will  f all.   I t   i s   lik ely   th at  th e  ef f icien cy   o f   th e  s p ec tr u m   will  s ig n if ican tly   im p r o v e  in   u p c o m in g   6 G  co m m u n icatio n s   an d   b ey o n d ,   in d icatin g   th at  th e  en er g y   ef f ici en cy   o f   g r ee n   p o in ts   will  d ec r ea s e  ev en   m o r e,   an d   th e  u s e  o f   p o wer   will  s p ee d   u p .   Sh o u ld   th e  wir eless   co m m u n icatio n   s ec to r   ad o p t  t h is   p atter n ,   th e   r esu lt in g   ca r b o n   em is s io n s   will  s u r ely   r is e.   T h u s ,   it   i s   cr u cia l  f o r   in d u s tr ies  to   o v er co m e   th e   tr ad e - o f f   b etwe en   s p ec tr u m   an d   en e r g y   ef f ici en cy ,   e n h an ci n g   t h e  en e r g y   ef f icien cy   o f   s y s tem s   wh ile  k ee p in g   t h e  s p ec tr u m   e f f icien cy   h ig h .   So ,   in c o r p o r atin g   n ewly   in tr o d u ce d   m ac h in e   l ea r n in g   tech n iq u es  with   ex is tin g   s y s tem s   co u ld   b e  b en ef icial  f o r   f u r th er   c o n tr i b u tin g   to   a  g r ee n er   s o ciety .   in   f u tu r e,   f u zz y   lo g ic   ar ch itectu r e  ca n   b e  u tili ze d   to   lab el   th e  ca te g o r ize   d ata   as   it  ca n   m a n ag e   n u m er ica l  d ata  a n d   h an d le  th e   lin g u is tic  in f o r m atio n   at  th e  s am e  tim e.   On   th e  o th er   h a n d ,   we  ca n   also   u tili ze   s war m - b ased   o p tim izatio n   alg o r ith m s ,   s u ch   as  Fire f ly   a lg o r ith m   f o r   b etter   tu n in g   o f   th e  s y s tem ' s   p ar am eter s   r es u ltin g   in   en h a n ce d   co m m u n icatio n   th r o u g h p u t,  e n ab lin g   th e   co m m u n icatio n   s y s tem   to   o p er ate  m o r e  ef f icie n tly .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   S .   H   a n d   D .   D .   R ,   “ E n e r g y   e f f i c i e n t   a n d   e n h a n c e me n t   me t h o d s  f o r   5 G   t e c h n o l o g y , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   En g i n e e ri n g   Re se a rc h   i n   El e c t ro n i c s  a n d   C o m m u n i c a t i o n   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   9 ,   n o .   6 ,   p p .   8 – 1 7 ,   J u n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 6 6 4 7 / i j e r e c e / 0 9 . 0 6 . a 0 0 2 .   [ 2 ]   O .   S h u r d i ,   L .   R u c i ,   A .   B i b e r a j ,   a n d   G .   M e s i ,   “ 5 G   e n e r g y   e f f i c i e n c y   o v e r v i e w , ”   E u r o p e a n   S c i e n t i f i c   J o u r n a l   E S J ,   v o l .   1 7 ,   n o .   3 ,   Jan .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 9 0 4 4 / e sj . 2 0 2 1 . v 1 7 n 3 p 3 1 5 .   [ 3 ]   M .   A .   I n a m d a r   a n d   H .   V .   K u m a r a s w a m y ,   “ E n e r g y   e f f i c i e n t   5 G   n e t w o r k s :   T e c h n i q u e s   a n d   c h a l l e n g e s , ”   i n   P r o c e e d i n g s   -   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   S m a r t   E l e c t r o n i c s   a n d   C o m m u n i c a t i o n ,   S e p .   2 0 2 0 ,   p p .   1 3 1 7 – 1 3 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C O S E C 4 9 0 8 9 . 2 0 2 0 . 9 2 1 5 3 6 2 .   [ 4 ]   D .   P a i k a r a y ,   D .   C h h a b r a ,   S .   S h a r m a ,   S .   G o sw a mi ,   H .   K .   S h a sh i k a l a ,   a n d   G .   Je t h a v a ,   “ En e r g y   e f f i c i e n c y   b a s e d   l o a d   b a l a n c i n g   o p t i m i z a t i o n   r o u t i n g   p r o t o c o l   i n   5 G   w i r e l e s s  c o mm u n i c a t i o n   n e t w o r k s , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o m m u n i c a t i o n   N e t w o rks  a n d   I n f o rm a t i o n   S e c u ri t y ,   v o l .   1 4 ,   n o .   3 ,   p p .   1 8 7 – 1 9 8 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 7 7 6 2 / i j c n i s. v 1 4 i 3 . 5 6 0 5 .   [ 5 ]   L.   S b o u i ,   Z .   R e z k i ,   A .   S u l t a n ,   a n d   M .   S .   A l o u i n i ,   “ A   n e w   r e l a t i o n   b e t w e e n   e n e r g y   e f f i c i e n c y   a n d   sp e c t r a l   e f f i c i e n c y   i n   w i r e l e ss   c o mm u n i c a t i o n s   s y st e ms,”   I EE E   Wi rel e ss  C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   2 6 ,   n o .   3 ,   p p .   1 6 8 – 1 7 4 ,   J u n .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M W C . 2 0 1 9 . 1 8 0 0 1 6 1 .   [ 6 ]   M .   M i t t a l ,   R .   P .   d e   P r a d o ,   Y .   K a w a i ,   S .   N a k a j i ma,   a n d   J .   E.   M u ñ o z - Ex p ó si t o ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s  f o r   e n e r g y   e f f i c i e n c y   a n d   a n o ma l y   d e t e c t i o n   i n   h y b r i d   w i r e l e ss se n s o r   n e t w o r k s , ”   En e r g i e s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 1 ,   M a y   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 4 1 1 3 1 2 5 .   [ 7 ]   D .   S h a r m a ,   S .   S i n g h a l ,   A .   R a i ,   a n d   A .   S i n g h ,   “ A n a l y si s   o f   p o w e r   c o n su mp t i o n   i n   st a n d a l o n e   5 G   n e t w o r k   a n d   e n h a n c e me n t   i n   e n e r g y   e f f i c i e n c y   u si n g   a   n o v e l   r o u t i n g   p r o t o c o l , ”   S u st a i n a b l e   En e r g y ,   G ri d s  a n d   N e t w o rks ,   v o l .   2 6 ,   Ju n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . se g a n . 2 0 2 0 . 1 0 0 4 2 7 .   [ 8 ]   S .   R o s t a m i ,   K .   H e i s k a ,   O .   P u c h k o ,   J.   Ta l v i t i e ,   K .   L e p p a n e n ,   a n d   M .   V a l k a ma,   “ N o v e l   w a k e - u p   si g n a l i n g   f o r   e n h a n c e d   e n e r g y - e f f i c i e n c y   o f   5 G   a n d   b e y o n d   mo b i l e   d e v i c e s , ”   D e c .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / G L O C O M . 2 0 1 8 . 8 6 4 8 0 6 2 .   [ 9 ]   M .   A s l a m ,   E .   U .   M u n i r ,   M .   M .   R a f i q u e ,   a n d   X .   H u ,   “ A d a p t i v e   e n e r g y - e f f i c i e n t   c l u s t e r i n g   p a t h   p l a n n i n g   r o u t i n g   p r o t o c o l s  f o r   h e t e r o g e n e o u s  w i r e l e ss  s e n s o r   n e t w o r k s,”   S u st a i n a b l e   C o m p u t i n g :   I n f o rm a t i c s  a n d   S y st e m s ,   v o l .   1 2 ,   p p .   5 7 – 7 1 ,   D e c .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . su s c o m. 2 0 1 6 . 0 9 . 0 0 1 .   [ 1 0 ]   Y .   F .   F e n g ,   S .   G .   P a n ,   Z .   Y .   H u a n g ,   a n d   H .   C .   L i n ,   “ I mp r o v e m e n t   o f   e n e r g y   e f f i c i e n c y   i n   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k s   u si n g   l o w - e n e r g y   a d a p t i v e   c l u st e r i n g   h i e r a r c h y   ( LEA C H ) - b a se d   e n e r g y   b e t w e e n n e ss  mo d e l , ”   S e n so rs  a n d   M a t e ri a l s ,   v o l .   3 1 ,   n o .   9 ,     p p .   2 6 9 1 – 2 7 0 2 ,   S e p .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 8 4 9 4 / S A M . 2 0 1 9 . 2 4 0 3 .   [ 1 1 ]   X .   Zh a n g ,   H .   Q i ,   X .   Z h a n g ,   a n d   L.   H a n ,   “ S p e c t r a l   e f f i c i e n c y   i m p r o v e m e n t   a n d   p o w e r   c o n t r o l   o p t i mi z a t i o n   o f   massi v e   M I M O   n e t w o r k s,”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   1 1 5 2 3 – 1 1 5 3 2 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 0 5 1 1 7 0 .   [ 1 2 ]   S .   P a n d a ,   “ S p e c t r a l   e f f i c i e n c y   o p t i m i z a t i o n   o f   m a ssi v e   M I M O   sy s t e m   u n d e r   c h a n n e l   v a r y i n g   c o n d i t i o n s,”   W i rel e ss   Pe rs o n a l   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 1 7 ,   n o .   2 ,   p p .   1 3 1 9 – 1 3 3 5 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 2 7 7 - 0 2 0 - 0 7 9 2 4 - 9.   [ 1 3 ]   L.   C h e n   a n d   L .   Zh a n g ,   “ S p e c t r a l   e f f i c i e n c y   a n a l y si s   f o r   m a ssi v e   M I M O   sy s t e m   u n d e r   Q o S   c o n s t r a i n t :   a n   e f f e c t i v e   c a p a c i t y   p e r s p e c t i v e , ”   M o b i l e   N e t w o rks  a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 6 ,   n o .   2 ,   p p .   6 9 1 – 6 9 9 ,   J a n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 3 6 - 0 1 9 - 0 1 4 1 4 - 4.   [ 1 4 ]   X .   D e n g   e t   a l . ,   “ A n   a n t   c o l o n y   o p t i mi z a t i o n - b a se d   r o u t i n g   a l g o r i t h m  f o r   l o a d   b a l a n c i n g   i n   LEO   sa t e l l i t e   n e t w o r k s, ”   W i re l e ss   C o m m u n i c a t i o n s  a n d   M o b i l e   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 0 2 2 ,   p p .   1 – 1 8 ,   A p r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 2 / 3 0 3 2 9 9 7 .   [ 1 5 ]   Q .   W a n g   e t   a l . ,   “ U A V - e n a b l e d   n o n - o r t h o g o n a l   m u l t i p l e   a c c e s s   n e t w o r k s   f o r   g r o u n d - a i r - g r o u n d   c o m m u n i c a t i o n s , ”   I E E E   T r a n s a c t i o n s   o n   G r e e n   C o m m u n i c a t i o n s   a n d   N e t w o r k i n g ,   v o l .   6 ,   n o .   3 ,   p p .   1 3 4 0 – 1 3 5 4 ,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T G C N . 2 0 2 2 . 3 1 5 2 6 0 1 .   [ 1 6 ]   X .   Li ,   Z.   X i e ,   Z .   C h u ,   V .   G .   M e n o n ,   S .   M u mt a z ,   a n d   J.   Zh a n g ,   “ E x p l o i t i n g   b e n e f i t s  o f   I R S   i n   w i r e l e ss   p o w e r e d   N O M A   n e t w o r k s,”   I EEE  T r a n sa c t i o n s  o n   G ree n   C o m m u n i c a t i o n s  a n d   N e t w o rki n g ,   v o l .   6 ,   n o .   1 ,   p p .   1 7 5 – 1 8 6 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TG C N . 2 0 2 2 . 3 1 4 4 7 4 4 .   [ 1 7 ]   A .   K h u n t i a ,   D .   D h a r sh i n i   R ,   M .   R ,   K .   A d i t y a ,   D .   P r a d h a n ,   a n d   R .   A .   A t mo k ,   “ En e r g y - e f f i c i e n c y   f o r   5 G   n e t w o r k s  w i t h   M I M O   sy st e m, ”   J o u rn a l   o f   N e t w o rk   S e c u ri t y   C o m p u t e r   N e t w o r k s ,   v o l .   9 ,   n o .   3 ,   p p .   2 6 – 3 8 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 4 6 6 1 0 / j o n s c n . 2 0 2 3 . v 0 9 i 0 3 . 0 0 4 .   [ 1 8 ]   D .   P r a d h a n ,   C .   S u ma ,   R a j e sw a r i ,   a n d   C .   B .   C a r v a ,   “ I mp l i c a t i o n s  o f   r e s o u r c e   o p t i m i z a t i o n   i n   D 2 D   c o mm u n i c a t i o n   f o r   e f f i c i e n t   u sa g e   o f   R F   e n e r g y :   P r a c t i c e   a n d   c h a l l e n g e s,”   2 0 2 3   3 r d   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n t e l l i g e n t   T e c h n o l o g i e s   ( C O N I T ) ,   H u b l i ,   I n d i a ,   2 0 2 3 ,   p p .   1 - 8,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C O N I T5 9 2 2 2 . 2 0 2 3 . 1 0 2 0 5 7 2 9 .   [ 1 9 ]   M .   F .   K h a n   a n d   D .   P e sc h ,   “ O n   p e r f o r man c e   o f   m u l t i - u ser   mass i v e   M I M O   f o r   5 G   a n d   b e y o n d , ”   i n   I EE E  V e h i c u l a r  T e c h n o l o g y   C o n f e re n c e ,   J u n .   2 0 2 2 ,   v o l .   2 0 2 2 - Ju n e ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / V TC 2 0 2 2 - S p r i n g 5 4 3 1 8 . 2 0 2 2 . 9 8 6 0 5 6 7 .   [ 2 0 ]   A .   B .   N a t a r a j u ,   D .   P r a d h a n ,   a n d   S .   S .   Jam b l i ,   “ O p p o r t u n i t i e s ,   c h a l l e n g e s,   a n d   b e n e f i t s  o f   5 G - I o T  t o w a r d   s u st a i n a b l e   d e v e l o p me n t   o f   g r e e n   sm a r t   c i t i e s  ( S D - G S C ) , ”   2 0 2 3   3 r d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n t e l l i g e n t   T e c h n o l o g i e s  ( C O N I T ) ,   H u b l i ,   I n d i a ,   2 0 2 3 ,     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   14 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   20 24 :   6 3 8 0 - 6 3 8 8   6388   p p .   1 - 8,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C O N I T5 9 2 2 2 . 2 0 2 3 . 1 0 2 0 5 7 8 0 .   [ 2 1 ]   A .   K .   T i w a r i ,   P .   K .   M i s h r a ,   S .   P a n d e y ,   a n d   P .   R .   Te j a ,   “ R e so u r c e   a l l o c a t i o n   a n d   m o d e   sel e c t i o n   i n   5 G   n e t w o r k s   b a se d   o n   e n e r g y   e f f i c i e n t   g a me   t h e o r y   a p p r o a c h , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o n   Re c e n t   a n d   I n n o v a t i o n   T re n d s  i n   C o m p u t i n g   a n d   C o m m u n i c a t i o n ,    v o l .   1 0 ,   n o .   1 1 ,   p p .   1 1 5 – 1 2 0 ,   N o v .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 7 7 6 2 / i j r i t c c . v 1 0 i 1 1 . 5 7 8 7 .   [ 2 2 ]   D .   W a n g ,   H .   Q i n ,   B .   S o n g ,   K .   X u ,   X .   D u ,   a n d   M .   G u i z a n i ,   “ J o i n t   r e so u r c e   a l l o c a t i o n   a n d   p o w e r   c o n t r o l   f o r   D 2 D   c o mm u n i c a t i o n   w i t h   d e e p   r e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g   i n   M C C , ”   P h y s i c a l   C o m m u n i c a t i o n ,   v o l .   4 5 ,   A p r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p h y c o m.2 0 2 0 . 1 0 1 2 6 2 .   [ 2 3 ]   R .   M .   A l s h a r f a ,   S .   L .   M o h a mm e d ,   S .   K .   G h a r g h a n ,   I .   K h a n ,   a n d   B .   J.   C h o i ,   “ C e l l u l a r - D 2 D   r e so u r c e   a l l o c a t i o n   a l g o r i t h m   b a se d   o n   u ser fa i r n e ss, ”   E l e c t r o n i c s ,   v o l .   9 ,   n o .   3 ,   F e b .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s 9 0 3 0 3 8 6 .   [ 2 4 ]   S .   S a n g e e t h a ,   J .   L o g e sh w a r a n ,   M .   F a h e e m,  R .   K a n n a d a s a n ,   S .   S u n d a r a r a j u ,   a n d   L.   V i j a y a r a j a ,   “ S mart  p e r f o r m a n c e   o p t i mi z a t i o n   o f   e n e r g y ‐ a w a r e   sc h e d u l i n g   mo d e l   f o r   r e so u r c e   sh a r i n g   i n   5 G   g r e e n   c o mm u n i c a t i o n   s y st e ms, ”   T h e   J o u r n a l   o f   E n g i n e e ri n g ,    v o l .   2 0 2 4 ,   n o .   2 ,   F e b .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / t j e 2 . 1 2 3 5 8 .   [ 2 5 ]   M .   F a l l ,   Y .   B a l b o u l ,   M .   F a t t a h ,   S .   M a z e r ,   M .   E l   B e k k a l i ,   a n d   A .   A .   D .   K o r a ,   “ E n e r g y   e f f i c i e n c y   o p t i mi z a t i o n   t e c h n i q u e s   f o r   t h e  5 G   c e l l u l a r   n e t w o r k s, ”   i n   L e c t u r e   N o t e s i n   N e t w o rks   a n d   S y s t e m s ,   v o l .   6 3 5 ,   S p r i n g e r   I n t e r n a t i o n a l   P u b l i sh i n g ,   2 0 2 3 ,   p p .   3 8 2 – 3 8 7 .   [ 2 6 ]   J.  P r e m a l a t h a ,   A .   S a h a y a   A n se l i n   N i s h a ,   S .   E .   V .   S o ma n a t h a n   P i l l a i ,   a n d   A .   B h u v a n e s h ,   “ P e r f o r ma n c e   m e a s u r e men t   o f   sma l l   c e l l   p o w e r   man a g e m e n t   me c h a n i sm  i n   5 G   c e l l u l a r   n e t w o r k s  u si n g   f i r e f l y   a l g o r i t h m, ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   El e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g   S y st e m s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   5 ,   p p .   4 3 7 – 4 4 8 ,   M a y   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 2 9 8 5 / i j e c e s. 1 5 . 5 . 6 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Visha k h a   G a ik wa d           h o l d s  a   Ba c h e lo r  o f   E n g i n e e rin g   d e g re e   in   e lec tro n ics   a n d   tele c o m m u n ica ti o n   e n g i n e e rin g   f ro m   th e   U n iv e rsit y   o f  N o rth   M a h a ra sh tra,   In d ia  i n   2 0 0 8   a n d   M . E.   i n   e lec tro n ics   e n g i n e e rin g   fr o m   Dr.  Ba b a sa h e b   Am b e d k a r  Un iv e rsity ,   A u ra n g a b a d .   S h e   is   p u rsu i n g   P h D  i n   e lec tro n ics   a n d   t e lec o m m u n ica ti o n   e n g in e e rin g   fr o m   D.Y.   P a ti l  De e m e d   to   b e   Un iv e rsity .   I n   2 0 1 1 ,   sh e   jo i n e d   th e   De p a rtme n t  o f   El e c tro n ics   a n d   Tele c o m m u n ica ti o n ,   M . G . M   Co ll e g e   o f  En g in e e rin g ,   M u m b a i   Un i v e rsity   a s  a   lec tu re r .   S i n c e   2 0 1 2 ,   s h e   h a s   b e e n   wo rk in g   with   th e   De p a rtme n t  o f  E lec tro n ics   a n d   Tele c o m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g   a t  Ra m ra o   Ad ik   In stit u te o f  Tec h n o lo g y ,   Un i v e rsity   o f   M u m b a i,   I n d ia,   wh e re   sh e   w a s  lec tu re r  a n d   late r  b e c a m e   a n   a ss istan t  p ro fe ss o r  2 0 1 5   ti ll   d a te.  He r  c u rre n t  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   5 G   Tec h n o lo g y ,   wire les s  c o m m u n ica ti o n s ,   a rti fici a l  in telli g e n c e   a n d   m a c h in e   lea rn in g .   Vish a k h a   G a ik wa d   is  a   li fe   m e m b e r  o f  th e   I n d ian   S o c ie ty   o f   Tec h n ica l  E d u c a ti o n   (I S T E).   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  v ish a k h a . g a ik wa d @ra it . a c . in .         As h win i  Na ik           re c e iv e d   h e r  e n g i n e e rin g   d e g re e   in   e lec tri c a l  a n d   e lec tro n ics   e n g in e e rin g   fr o m   Ka rn a tak a   Un i v e rsity   i n   1 9 9 7 .   In   2 0 0 7   s h e   re c e iv e d   m a ste r’s   d e g re e   fro m   M u m b a i  Un i v e rsity   a n d   in   2 0 1 5   P h D  i n   e lec tro n ics   e n g i n e e rin g   fro m   Ve e rm a ta  Jijab a i   Tec h n o l o g ica l  I n stit u te (V. J.T . I),   M a tu n g a ,   M u m b a i  u n d e r  t h e   g u id a n c e   o f  Dr.  M . S .   P a n se .   S h e   is  wo rk i n g   a s  a   p ro fe ss o r   i n   t h e   El e c tro n ics   a n d   Tele c o m m u n ica ti o n   E n g i n e e rin g   De p a rtme n t   at   Ra m ra o   Ad ik   In stit u te  o f  Tec h n o l o g y   (R. A.I. T) ,   Ne ru l,   Na v i ,  M u m b a i.   S h e   h a s   1 9   y e a rs  o f   tea c h in g   e x p e rie n c e .   He r  a re a s  o f  in tere st  in c lu d e   a n ten n a   a rra y s,   d ig it a l  c o m m u n ica ti o n ,   a n d   u lt ra so n ic  o b sta c le  d e tec ti o n   a n d   l o c a ti o n .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   a sh win i. n a i k @ra it . a c . in .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.