[論文レビュー] 5G NR-LTE Coexistence: Opportunities, Challenges, and Solutions

Sneihil Gopal, David Griffith+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 8, 2022

Advanced MIMO Systems Optimization被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、公共安全、機械間通信、V2Xネットワークにおける5G NR-LTE共存を想定した、新規で汎用的なスケーリング共有方式を提案する。統計的需要モデリング（平均と分散）を活用して静的および動的リソース割り当てを最適化する。最大値ベースの手法と比較して、過剰割り当てやリソース枯渇のリスクを低減し、さまざまな負荷条件下でもより公平かつ効率的なリソース配分を実現する。

ABSTRACT

5G New Radio (NR) promises to support diverse services such as enhanced mobile broadband (eMBB), ultra-reliable low-latency communication (URLLC), and massive machine-type communication (mMTC). This requires spectrum, most of which is occupied by 4G Long Term Evolution (LTE). Hence, network operators are expected to deploy 5G using the existing LTE infrastructure while migrating to NR. In addition, operators must support legacy LTE devices during the migration, so LTE and NR systems will coexist for the foreseeable future. In this article, we address LTE-NR coexistence starting with a review of both radio access technologies. We then describe the contributions by the 3rd Generation Partnership Project (3GPP) to solving the coexistence issue and catalog the major coexistence scenarios. Lastly, we introduce a novel spectrum sharing scheme that can be applied to the coexistence scenarios under study.

研究の動機と目的

• スケーリング移行期における5G NRと従来のLTEネットワーク間の共存課題に対処すること。
• 公共安全、機械間通信、V2Xネットワークにおける共存シナリオを分析すること。
• 3GPPのLTE-NR共存技術的ソリューションを評価し、現在のアプローチにおけるギャップを同定すること。
• 静的および動的リソース割り当てを最適化するための新規で汎用的なスケーリング共有方式を提案すること。
• 統計的需要モデリング（平均と分散）が最大値ベースの割り当てよりも、リソース枯渇と過剰割り当てを低減する点で優れていることを実証すること。

提案手法

• ピーク値ではなく平均と分散を用いた統計的分布を用いて、LTEおよびNRネットワークのリソース需要をモデリングする。
• 統計的需要パrameterを用いて不足分と余剰分を最小化するリソース割り当て最適化問題を定式化する。
• 異なるリソースプールサイズ（Nr = 20, 60, 100）における統計的最適化と最大値ベース割り当てを比較する。
• シミュレーションを用いた評価により、2つのネットワークの異なる優先度レベル（γ）における公平性、不足分、余剰分を評価する。
• 特に公共安全およびV2Xの文脈を想定し、eMBB、mMTC、URLLCユースケースにおける共存シナリオに本手法を適用する。
• 静的および動的リソース割り当てを両立できるスケジューリングフレームワークに本手法を統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 統計的需要モデリング（平均と分散）は、ピーク需要（最大値）と比較して、LTE-NRスケーリング共有を最適化する上でどのように異なるか？
• RQ2 リソースプールサイズがLTE-NR共存における公平性、枯渇、過剰割り当てに与える影響は何か？
• RQ3 本手法が従来の最大値ベース割り当てを上回るリソース効率性を示すシナリオはどのようなものか？
• RQ4 本手法で提案されたスケーリング共有方式は、公共安全、MTC、V2Xネットワークなどの実世界ユースケースにどのように適用可能か？
• RQ5 統計的割り当てとピークベース割り当てを比較した場合、公平性とリソースの過剰割り当てのトレードオフはどのようなものか？

主な発見

• リソースプールサイズ（Nr = 20）が推定需要を下回る場合、両ネットワークともに顕著な枯渇が生じるが、統計的手法は優先度重み（γ）の広い範囲で合計枯渇量を低減する。
• Nr = 60の場合、統計的手法はγ ≈ 0.55で完全な公平割り当てを達成するが、最大値ベース割り当ては極端なγ値（0または1に近い）でのみ公平となり、過剰割り当てを引き起こす。
• Nr = 100（最大総需要を上回る）の場合、最大値ベース割り当ては過剰割り当てと余剰を生じるが、統計的手法は平均需要に近い割り当てを実現し、結果として不足分が生じる。
• 統計的手法は、プールサイズがピーク需要に近い場合に特に顕著に、より広いγ値範囲で公平な割り当てを実現する。
• 本手法は、実際の統計的需要に合わせたリソース割り当てを実現することで、リソース枯渇と過剰割り当ての両方を低減する。
• 本手法は汎用的であり、公共安全およびV2XネットワークにおけるeMBB、mMTC、URLLCの多様な共存シナリオに適用可能である。