[論文レビュー] Dense Small Cell Networks: From Noise-Limited to Dense Interference-Limited

Bin Yang, Guoqiang Mao+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 6, 2017

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 33被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、5Gスモールセルネットワーク（SCNs）におけるノイズ制限から高密度干渉制限への遷移を、LoSおよびNLoS伝搬、マルチスロープパスロス、および最強の瞬時または平均受信電力に基づくユーザ接続を考慮して分析する統一的解析フレームワークを提案する。主な貢献は、基地局（BS）密度に応じて4つの異なる性能領域を特定し、解析的に定義可能な境界を提示することであり、理論的結果は、密度が増加するに従いノイズ、目的信号、干渉が順次ネットワーク性能を支配することを裏付ける。

ABSTRACT

Considering both non-line-of-sight (NLoS) and line-of-sight (LoS) transmissions, the transitional behaviors from noise-limited regime to dense interference-limited regime have been investigated for the fifth generation (5G) small cell networks (SCNs). Besides, we identify four performance regimes based on base station (BS) density, i.e., (i) the noise-limited regime, (ii) the signal-dominated regime, (iii) the interference-dominated regime, and (iv) the interference-limited regime. To characterize the performance regime, we propose a unified framework analyzing the future 5G wireless networks over generalized shadowing/fading channels, in which the user association schemes based on the strongest instantaneous received power (SIRP) and the strongest average received power (SARP) can be studied, while NLoS/LoS transmissions and multi-slop path loss model are considered. Simulation results indicate that different factors, i.e., noise, desired signal, and interference, successively and separately dominate the network performance with the increase of BS density. Hence, our results shed new light on the design and management of SCNs in urban and rural areas with different BS deployment densities.

研究の動機と目的

• 基地局（BS）密度の増加に伴う密なスモールセルネットワーク（SCNs）における性能遷移を理解すること。
• BS密度に基づいて4つの明確な性能領域—ノイズ制限、信号主導、干渉主導、干渉制限—を特定・定義すること。
• LoS/NLoS伝送、マルチスロープパスロス、および最強の瞬時または平均受信電力に基づくユーザ接続を統合した統一的解析フレームワークを構築すること。
• 都市部および地方環境における実用的ネットワーク設計・展開のための、性能領域間の解析的境界定義を提供すること。

提案手法

• 基地局配置にポisson点過程（PPP）モデルを用いた統一フレームワークを提案し、異なるパスロスモデルを有するLoSおよびNLoSリンクを統合する。
• 元のネットワークを解析的に取り扱いやすい距離依存モデルに変換するための同値定理（Equivalence Theorem）を導入する。
• PPPの確率生成関数（PGFL）を用いて、LoSおよびNLoS干渉源を含む集約干渉のラプラス変換を導出する。
• 一般化された fading および shadowing モデル（Rayleigh、Rician、Nakagami-m を含む）下での覆蓋確率およびエリアスペクトル効率（ASE）の閉形式表現を導出する。
• 信号電力のしきい値に基づき、通常のユーザのLoSまたはNLoS BSへの接続に関する条件付き期待値を用いる。
• モンテカルロシミュレーションを用いて理論的結果を検証し、さまざまなBS密度における理論的予測とシミュレーション結果を比較する。

Figure 1: CDF of the strongest received signal power, $P_{t}=1$ W (30 dBm), log-normal shadowing with zero means, $\sigma^{\textrm{NL}}=4$ dB and $\sigma^{\textrm{L}}=3$ dB, simulation and analytical results.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 BS密度が増加するに従い、SCNsにおけるネットワーク性能がノイズ制限から高密度干渉制限への遷移はどのように進行するか？
• RQ2 BS密度に基づいて出現する4つの明確な性能領域とは何か、それらの境界は数学的にどのように定義できるか？
• RQ3 LoSおよびNLoS伝送、およびマルチスロープパスロスは、密なSCNsにおける覆蓋確率およびASEにどのように影響を及ぼすか？
• RQ4 最強の瞬時受信電力（SIRP）と最強の平均受信電力（SARP）の2つの異なるユーザ接続戦略は、混合LoS/NLoS環境下でのネットワーク性能にどのように影響を及ぼすか？
• RQ5 異なるBS密度におけるノイズ、目的信号、干渉の相対的支配度は何か、そしてそのシフトがシステム設計に与える影響は何か？

主な発見

• BS密度の増加に伴い、ネットワークは4つの明確な領域に遷移する：ノイズ制限、信号主導（NLoSからLoS）、干渉主導（NLoSからLoS）、高密度干渉制限。
• ノイズ制限領域と信号主導領域の境界は、最も強いBSからの目的信号電力がノイズ電力と等しくなる点で定義される。
• 信号主導領域と干渉主導領域の境界は、最も強い干渉源からの干渉電力が目的信号電力と等しくなる点で発生する。
• 干渉主導領域と高密度干渉制限領域の境界は、すべての干渉源からの集約干渉電力が目的信号電力を上回る点で達成される。
• シミュレーション結果は、BS密度が増加するに従い、ノイズ、目的信号、干渉が順次ネットワーク性能を支配することを確認しており、性能遷移モデルの妥当性を裏付ける。
• 提示された解析フレームワークは、すべての領域において覆蓋確率およびASEを正確に予測でき、理論とシミュレーションの間に強い一致を示す。

Figure 2: Coverage probability vs. BS density $\lambda$ , $\eta=-95\textrm{ dBm}$ , $\mu^{\textrm{NL}}=\mu^{\textrm{L}}=1$ , simulation and analytical results.