[論文レビュー] Coverage and capacity scaling laws in downlink ultra-dense cellular networks

Van Minh Nguyen, Marios Kountouris|arXiv (Cornell University)|Feb 10, 2016

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 17被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、多段階パスロスと一般の fading 分布を組み合わせたポisson点過程モデルを用いて、超高密度セルラーネットワークにおける下行リンクのカバレッジと容量のスケーリング則を分析している。近距離パスロスが弱いか、fading が軽尾である場合、密度を増加させるとカバレッジと容量が「逆U字型」の挙動を示し、高密度領域で性能が劣化することが明らかになった—これは、さらなる展開が性能を損なうようになるネットワーク高密度化の根本的限界を示している。

ABSTRACT

Driven by new types of wireless devices and the proliferation of bandwidth-intensive applications, data traffic and the corresponding network load are increasing dramatically. Network densification has been recognized as a promising and efficient way to provide higher network capacity and enhanced coverage. Most prior work on performance analysis of ultra-dense networks (UDNs) has focused on random spatial deployment with idealized singular path loss models and Rayleigh fading. In this paper, we consider a more precise and general model, which incorporates multi-slope path loss and general fading distributions. We derive the tail behavior and scaling laws for the coverage probability and the capacity considering strongest base station association in a Poisson field network. Our analytical results identify the regimes in which the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) either asymptotically grows, saturates, or decreases with increasing network density. We establish general results on when UDNs lead to worse or even zero SINR coverage and capacity, and we provide crisp insights on the fundamental limits of wireless network densification.

研究の動機と目的

• 理想化されたモデルを超えて現実の伝搬条件における超高密度ネットワーク（UDN）の根本的性能限界を調査すること。
• 従来の研究では単一パスロスとレイリー fading を仮定しているが、本稿では多段階パスロスと一般の fading 分布を組み込むことでそのギャップを埋める。
• ネットワーク高密度化がSINRカバレッジとシステム容量に改善、飽和、または劣化をもたらす条件を特定すること。
• カバレッジと容量が高密度化に伴い単調に向上するのではなく、有限のネットワーク密度で最大値を示す領域を同定すること。

提案手法

• 基地局の位置をd次元平面におけるホモジニアス・ポアソン点過程（PPP）としてモデル化する。
• 近距離領域（β₀）と遠距離領域（βₖ）で異なるパスロス指数を有する多段階パスロスモデルを導入する。
• 正規化された尾部を持つ分布（例：α ∈ (0,1)）を含む一般のfading分布を用い、高速 fading、シャドウイング、または複合fadingをモデル化する。
• 受信信号電力およびSINRの尾部挙動を漸近的解析と正規化変動理論を用いて分析する。
• 最も強い基地局に接続する条件の下で、カバレッジ確率およびシステム容量のスケーリング則を導出する。
• カラマタの定理および単調密度定理を用いて、fadingおよび干渉分布の漸近的挙動を特徴付ける。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多段階パスロスは、超高密度ネットワークにおけるカバレッジ確率および容量のスケーリング行動にどのように影響を与えるか？
• RQ2 ネットワーク密度を増加させた場合、SINRカバレッジおよびシステム容量が低下する条件は何か？
• RQ3 特に正規化された尾部を持つ分布（例：F̄ₘ ∈ R₋ᵅ）を有する一般のfading分布は、UDNの性能スケーリングにどのような影響を及ぼすか？
• RQ4 ネットワーク高密度化が改善ではなく、飽和または劣化を引き起こすのはどのような状況か？
• RQ5 到達可能なカバレッジおよび容量の観点から、ネットワーク高密度化の根本的限界は何か？

主な発見

• 近距離パスロス指数β₀ < d（ネットワーク次元）の場合、カバレッジと容量はネットワーク密度の増加に伴い「逆U字型」の挙動を示し、有限の密度でピークに達した後、劣化する。
• β₀ > d またはfadingが重尾（F̄ₘ ∈ R₋ᵅ かつ α ∈ (0,1)）である場合、密度を増加させてもカバレッジと容量は有限の上限に飽和する。
• 正規化された尾部を持つfading分布（F̄ₘ ∈ R₋ᵅ）は、パスロスの特異性と同様に性能スケーリングに悪影響を及ぼし、高密度領域で性能の崩壊を引き起こす。
• パスロスが有界（β₀ = 0）である場合、β₀ < d の特別なケースであり、この場合、カバレッジと容量は有限のネットワーク密度で最大値を示す。
• 標準的なfadingモデル（レイリー、対数正規、ガンマ、およびそれらの複合）は、すべてカバレッジと容量が有限の密度でピークに達する同一クラスのfading分布に属する。
• β₀ > 0 でfadingが軽尾（α₀ < α）である場合、カバレッジと容量は定数の上限によって制限され、密度が無限大に近づいてもその上限は消失しない。