[論文レビュー] Downlink and Uplink Energy Minimization Through User Association and Beamforming in Cloud RAN

Shixin Luo, Rui Zhang+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 18, 2014

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 32被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、クラウド無線アクセスネットワーク（Cloud RAN）における統合下行（DL）および上行（UL）ユーザ接続およびビームフォーミング設計を提案し、ネットワーク全体のエネルギー消費を最小化することを目的としている。上行-下行双対性を活用することで、元の問題は2つの関連する部分問題を有する同等のDL最適化問題に変換され、ベンチマークと比較して特に非対称なUL/DLシナリオにおいて顕著にエネルギー消費を削減する2つの効率的なアルゴリズムの開発が可能になった。

ABSTRACT

The cloud radio access network (C-RAN) concept, in which densely deployed access points (APs) are empowered by cloud computing to cooperatively support mobile users (MUs), to improve mobile data rates, has been recently proposed. However, the high density of active ("on") APs results in severe interference and also inefficient energy consumption. Moreover, the growing popularity of highly interactive applications with stringent uplink (UL) requirements, e.g. network gaming and real-time broadcasting by wireless users, means that the UL transmission is becoming more crucial and requires special attention. Therefore in this paper, we propose a joint downlink (DL) and UL MU-AP association and beamforming design to coordinate interference in the C-RAN for energy minimization, a problem which is shown to be NP hard. Due to the new consideration of UL transmission, it is shown that the two state-of-the-art approaches for finding computationally efficient solutions of joint MU-AP association and beamforming considering only the DL, i.e., group-sparse optimization and relaxed-integer programming, cannot be modified in a straightforward way to solve our problem. Leveraging on the celebrated UL-DL duality result, we show that by establishing a virtual DL transmission for the original UL transmission, the joint DL and UL optimization problem can be converted to an equivalent DL problem in C-RAN with two inter-related subproblems for the original and virtual DL transmissions, respectively. Based on this transformation, two efficient algorithms for joint DL and UL MU-AP association and beamforming design are proposed, whose performances are evaluated and compared with other benchmarking schemes through extensive simulations.

研究の動機と目的

• アクセスポイント（APs）の高密度展開に起因する干渉の増加と消費電力の増加という要因により、Cloud RANにおけるエネルギー効率の課題に対処すること。
• QoS要件を満たしつつ、総ネットワークエネルギー消費を最小化するための、統合DLおよびULユーザ接続とビームフォーミング問題を定式化すること。
• 従来のDLのみ最適化手法が上行伝送制約やDL・UL間の非対称性を十分に考慮できないという限界を克服すること。
• DLおよびULの両方において、ユーザ-AP接続、ビームフォーミング、およびアクティブAP選択を統合的に最適化する計算効率の高いアルゴリズムを設計すること。
• アクティブAPの消費電力と移動端末の上行電力のトレードオフを評価し、C-RANにおける最適なエネルギー効率を達成すること。

提案手法

• 上行-下行（UL-DL）双対性の原則を活用し、元の統合DLおよびUL最適化問題を、元のDLおよびUL伝送に対応する仮想DLに対応する2つの関連する部分問題を有する同等のDL問題に変換する。
• グループスパース最適化（GSO）および緩和整数プログラミング（RIP）技術に基づく2つの効率的なアルゴリズムを提案し、変換後の問題を解く。
• ユーザ-AP接続におけるスパarsityを促進するために、ℓ₁,₂およびℓ₁,∞ノルムペナルティを用い、アクティブAP数を最小化し、エネルギー消費を削減する。
• 総エネルギー消費をAPおよび移動端末（MUs）の送信電力に加え、APの静的回路電力の合計としてモデル化し、SINR制約下でこの指標を最適化する。
• 双対性およびペナルティ緩和を用いて問題を扱いやすい部分問題に分解することで、非凸かつNP困難な問題を反復的最適化手法で解く。
• さまざまなネットワーク状態（ユーザ数やAP数の変動、静的電力レベルの違いなど）における広範なシミュレーションにより、アルゴリズムの妥当性を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Cloud RANにおける総エネルギー消費を最小化するため、統合下行および上行ユーザ接続とビームフォーミングをどのように最適化できるか？
• RQ2 グループスパース最適化や緩和整数プログラミングなどの従来のDLのみ最適化手法が、なぜ統合DL-ULシナリオにうまく拡張できないのか？
• RQ3 上行-下行双対性を活用することで、複雑な統合DL-UL問題を同等であり、より取り扱いやすいDL問題に変換できるか？
• RQ4 提案手法のエネルギー効率および電力消費のトレードオフにおける性能向上は、全探索（ES）および統合処理（JP）ベンチマークと比較してどの程度か？
• RQ5 スパarsity誘導ペナルティノルム（ℓ₁,₂ 対 ℓ₁,∞）の選択が、提案手法の性能にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 提案アルゴリズムは、特に低～中程度のユーザ数シナリオにおいて、最適な全探索（ES）ベンチマークに非常に近い合計電力消費性能を達成した。
• すべてのAPを活性化する統合処理（JP）と比較して、K=4ユーザ、N=6APのシナリオにおけるシミュレーションで、合計電力消費を最大60％まで削減した。
• グループスパース最適化に基づくアルゴリズムIは、緩和整数プログラミングに基づくアルゴリズムIIを一貫して上回り、合計電力削減率の差は約10–15％であった。
• スパarsityペナルティ（ℓ₁,₂ 対 ℓ₁,∞）の選択が性能に与える影響は最小限であり、GSOベースの手法の堅牢性を示している。
• 重みパrameter λ が増加するにつれて、提案アルゴリズムはエネルギー消費を移動端末からアクティブAPにシフトさせ、最適ES解に近づく良好なトレードオフを実現した。
• 非対称なUL/DL条件下でも、さまざまなチャネル実現値において妥当性と信頼性を維持しており、DLのみの手法とは異なり、効果的に機能した。