[論文レビュー] An Effective Handover Analysis for the Randomly Distributed Heterogeneous Cellular Networks

Bin Fang, Wuyang Zhou|arXiv (Cornell University)|Jan 7, 2015

Advanced MIMO Systems Optimization被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、ランダムに配置された異種セルラーネットワーク（HCN）における handover 率を計算するための確率的幾何学的アプローチを提案する。特に、マルチティア層アーキテクチャに焦点を当てている。基地局（BS）の配置をポアソン点過程としてモデル化し、無限小法を適用することで、ユーザー速度およびネットワークパラメータに依存する瞬時の handover 率の閉形式式を導出している。シミュレーションを用いた検証により、複数の移動モデルにおいて結果の妥当性が確認されている。

ABSTRACT

Handover rate is one of the most import metrics to instruct mobility management and resource management in wireless cellular networks. In the literature, the mathematical expression of handover rate has been derived for homogeneous cellular network by both regular hexagon coverage model and stochastic geometry model, but there has not been any reliable result for heterogeneous cellular networks (HCNs). Recently, stochastic geometry modeling has been shown to model well the real deployment of HCNs and has been extensively used to analyze HCNs. In this paper, we give an effective handover analysis for HCNs by stochastic geometry modeling, derive the mathematical expression of handover rate by employing an infinitesimal method for a generalized multi-tier scenario, discuss the result by deriving some meaningful corollaries, and validate the analysis by computer simulation with multiple walking models. By our analysis, we find that in HCNs the handover rate is related to many factors like the base stations' densities and transmitting powers, user's velocity distribution, bias factor, pass loss factor and etc. Although our analysis focuses on the scenario of multi-tier HCNs, the analytical framework can be easily extended for more complex scenarios, and may shed some light for future study.

研究の動機と目的

• ランダムな基地局（BS）配置と変動する送信電力の影響により、異種セルラーネットワーク（HCN）における handover 率に関する信頼性があり一般化された数学的表現が不足しているという問題に対処すること。
• 任意の BS 密度、送信電力、パスロス指数を想定したマルチティア HCN において、水平および垂直 handover 率を計算するための実用的で解析可能なフレームワークを構築すること。
• handover 率がユーザーの移動方向に依存せず、速度分布にのみ依存することを示し、これによりすべての無記憶移動モデルへの適用が可能になること。
• 複数の歩行モデルを用いた広範なコンピュータシミュレーションを通じて、解析結果の妥当性を検証し、現実的な移動状態下での正確性を保証すること。
• 5G以降のネットワークにおける移動性およびリソース管理の今後の研究の基盤を提供するため、スケーラブルで拡張可能な解析モデルを提示すること。

提案手法

• 各ティアの基地局（BS）の位置を独立した均一なポアソン点過程（PPP）としてモデル化し、ランダムなネットワークトポロジーの確率的幾何学的解析を可能にする。
• 無限小法を適用して、与えられた速度で移動する典型的なユーザー端末（UE）が受ける瞬時の handover 率を、セル境界を crosses する幾何確率に基づいて導出する。
• 異なるティアの UE と BS 間の距離および角度の同時分布を統合することで、任意の二つのティア間の handover 率の閉形式式を導出する。
• 実世界の展開状況をモデル化するため、バイアス係数とパスロス指数を導入し、異なるティアの BS が異なるカバレッジ範囲と信号強度を持つことを反映する。
• 導出された瞬時の handover 率式をユーザーの速度分布にわたって平均化し、全体の期待 handover 率を算出する。
• マルコフモンテカルロシミュレーションを用いて、ランダムウォークやランダムウェイポイントを含む複数の移動モデルを用い、さまざまなネットワーク構成において解析結果を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 基地局（BS）がランダムに配置され、異なる送信電力を有するマルチティア異種セルラーネットワークにおいて、handover 率をどのように解析的にモデル化できるか。
• RQ2 handover 率が BS 密度、送信電力、パスロス指数、ユーザー速度といった主要なシステムパラメータにどのように依存するか。
• RQ3 handover 率はユーザー移動の方向に依存するのか、それとも無記憶移動仮定に従い、速度にのみ依存するのか。
• RQ4 垂直 handover（異なるティア間）と水平 handover（同じティア内）の頻度はどのように比較されるか。この比に影響を与える要因は何か。
• RQ5 提示された解析フレームワークは、マルチティアモデルを越えたより複雑な HCN シナリオへも拡張可能か。

主な発見

• 瞬時の handover 率はユーザーの瞬時の速度にのみ依存し、移動方向とは無関係である。これにより、無記憶移動モデルへの本モデルの適用可能性が裏付けられる。
• 導出された handover 率式は、BS 密度、送信電力、パスロス指数、バイアス係数、ユーザー速度分布の関数としての閉形式で表される。
• シミュレーション結果は、さまざまな移動パターンにおいて解析モデルの正確性を確認しており、理論的予測とシミュレートされた handover 率の間に良好な一致が得られている。
• ユーザー速度が上昇し、ネットワーク内の BS 密度が高くなると、総合的な handover 率が増加する。特に第2ティアでは、密度が2倍になると200%以上の増加が観察された。
• 垂直 handover 率はバイアス係数とパスロス指数に強く影響を受ける。下位ティアの BS のバイアスを増加させると、カバレッジが拡張されるため、その handover 率は最大60%まで低下する。
• システムパラメータが対称的である場合、二つのティア間の前向きおよび逆向き handover 率は対称的である。これは、導出された式における理論的対称性を確認するものである。