[論文レビュー] A Satisfactory Power Control for 5G Self-Organizing Networks

Hajar El Hammouti, Essaïd Sabir+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 25, 2016

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 20被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、5G自己組織化ネットワークにおける品質保証ベースの電力制御メカニズムを提案し、サービス品質（QoS）とエネルギー効率のバランスを図る。ゲーム理論を用いて、定常フェージング下での効率的満足均衡（ESE）と、高速フェージング下での長期満足均衡を導入し、両者とも分散学習アルゴリズムにより解ける。これにより、ネットワーク性能を劣化させることなくエネルギー消費を削減できる。

ABSTRACT

SmallCells are deployed in order to enhance the network performance by bringing the network closer to the user. However, as the number of low power nodes grows increasingly, the overall energy consumption of the SmallCells base stations cannot be ignored. A relevant amount of energy could be saved through several techniques, especially power control mechanisms. In this paper, we are concerned with energy aware self organizing networks that guarantee a satisfactory performance. We consider satisfaction equilibria, mainly the efficient satisfaction equilibrium (ESE), to ensure a target quality of service (QoS) and save energy. First, we identify conditions of existence and uniqueness of ESE under a stationary channel assumption. We fully characterize the ESE and prove that, whenever it exists, it is a solution of a linear system. Moreover, we define satisfactory Pareto optimality and show that, at the ESE, no player can increase its QoS without degrading the overall performance. Under a fast fading channel assumption, as the robust satisfaction equilibrium solution is very restrictive, we propose an alternative solution namely the long term satisfaction equilibrium, and describe how to reach this solution efficiently. Finally, in order to find satisfactory solution per all users, we propose fully distributed strategic learning schemes based on Banach-Picard, Mann and Bush Mosteller algorithms, and show through simulations their qualitative properties. fully distributed strategic learning schemes based on Banach Picard, Mann and Bush Mosteller algorithms, and show through simulations their qualitative properties.

研究の動機と目的

• 低出力の基地局が増加する超密な5Gネットワークにおけるエネルギー効率の課題に対処すること。
• 従来のQoS最大化に代わる満足ベースの電力制御を導入し、ユーザーが感じる性能を損なわせずにエネルギー消費を低減すること。
• 目標QoSレベルを保証しながら干渉と電力使用を最小限に抑える分散型でエネルギー効率の高い電力制御メカニズムを開発すること。
• 定常フェージングチャネルにおける効率的満足均衡（ESE）の存在および一意性に関する理論的条件を確立すること。
• ロバストな解があまりに制限的であるため、高速フェージング環境において代替の均衡概念を提案すること。

提案手法

• 基地局が目標QoSを満たしつつエネルギー消費を最小化するように電力レベルを選択する非協力的ゲームとしてネットワークをモデル化する。
• すべてのプレイヤーが全体の性能を損なわずにQoSを向上させられないことを保証する解概念として、効率的満足均衡（ESE）を導入する。
• 定常フェージング下では、ESEが線形方程式系の唯一の解として得られ、行列式解析を用いて電力レベルの閉形式表現が導出可能である。
• 高速フェージング環境では、時間平均されたチャネル統計を用いることで、あまりに保守的なロバスト解を避ける長期満足均衡を提案する。
• 分散学習アルゴリズム（バナッハ＝ピカード、マン、バッシュ＝モステラー）を採用し、中央集権的調整なしにESEへの分散収束を実現する。
• ESEにおいて、システムが満足できるパレート最適性を達成していることを証明した。これは、あるユーザーが自らのQoSを向上させても他者の性能を損なわないことを意味する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 5G自己組織化ネットワークにおける定常フェージング下で、効率的満足均衡（ESE）が存在し、一意であるための条件は何か？
• RQ2 超密な5Gネットワーク（小セルを含む）において、目標QoSを保証しつつエネルギー効率を最大化する方法は何か？
• RQ3 ロバストな満足均衡があまりに制限的である高速フェージング環境では、どのような代替の均衡概念が利用可能か？
• RQ4 集中管理なしに、分散学習アルゴリズムがESEに収束できるか？
• RQ5 ESEは満足できるパレート最適性を保証するか？すなわち、全システムの性能劣化なしに単一のユーザーがQoSを向上させることは可能か？

主な発見

• システム行列の行列式がゼロでない場合にESEは存在し、一意である。これは特定のチャネルおよびQoSパrameter条件のもとで成立する。
• ESEは線形方程式系の唯一の解であり、行列式解析を用いて電力レベルの閉形式表現が導出可能である。
• ESEは満足できるパレート最適性を保証する。すなわち、あるユーザーがQoSを向上させても、他のユーザーの性能を損なわない。
• 高速フェージング状況では、ロバストな満足均衡があまりに保守的であるため、長期満足均衡がより実用的な代替手段として提案される。
• バナッハ＝ピカード、マン、バッシュ＝モステラーのアルゴリズムは、シミュレーションでESEに収束し、堅牢で分散型の学習行動を示した。
• 導出された電力制御手法は、性能最大化ではなく満足できるQoSレベルを標的にすることで、不要な干渉と消費を削減し、エネルギー節約を達成した。