text: 25 8 1 4 B is e c t io n s e a r c h 7 1 2 S u c c e s s iv e U E d e le t io n E x h a u s t iv e s e a r c h 1 0 6 8 5 6 4 B is e c t io n s e a r c h 4 S u c c e s s iv e U E d e le t io n 3 E x h a u s t iv e s e a r c h 2 2 0 1 2 R 3 4 5 6 1 2 R 3 4 5 6 b it / s / H z b i t / s / H z m in m in Fig. 4. Number of UEs admitted by various algorithms versus Fig. 5. Execution time for various UE selection algorithms. different rate targets. targets, where the bisection search algorithm is employed for selecting the admitted UEs. The average numbers of admitted UEs for different rate targets are shown in this ﬁgure. It is seen from this ﬁgure that our proposed algorithm converges rapidly and generally three iterations are sufﬁcient for the algorithm to converge under all considered rate targets, which is appealing for practical applications. Since the number of UEs admitted for the larger R is smaller, the min larger R may not yield higher transmit power. min In Fig. 7, we compare the performance of the FOTA-based Algorithm with that of the |U | ≥ exhaustive search method. For the latter algorithm, if C˜ , the algorithm checks all i max U possible subsets of with size C˜ , and chooses the one with the minimum transmit power. i max It is observed from Fig. 7 that our proposed algorithm achieves almost the same performance as that of the exhaustive search method, which conﬁrms the effectiveness of our proposed algorithm. The corresponding execution time for these two algorithms is shown in Fig. 8. We can observe from Fig. 8 that the execution time of the exhaustive search method requires much more time than the proposed FOTA-based Algorithm for the small R , and almost the same for large min R . The reason can be explained as follows. For the case of small R , more UEs can be min min |U | ≥ admitted in the network, so that more RRHs will satisfy the condition C˜ . Then the i max number of checking times is large, which leads to high computational complexity. However, for the case of large R , only a small number of UEs can be admitted as seen in Fig. 4. Then, min almost all the RRHs satisfy the fronthaul capacity constraint, and it is not necessary for the exhaustive search method to enumerate the UE-RRH associations, leading to almost the same complexity of our algorithm. Note that the time required by the proposed algorithm is within one second and the algorithm converges within ﬁve iterations as seen in Fig. 6, then the execution s E U d e t ti m d a f o r e b m u n e g a r e v A ) s ( e mi t n oi t u c e x E ##LTFigure## ##LTFigure## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## ##LTLine## 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