[論文レビュー] Energy Efficient Resource Allocation Optimization in Fog Radio Access Networks with Outdated Channel Knowledge

Thi Ha Ly Dinh, Megumi Kaneko+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 25, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 39被引用数 28

ひとこと要約

本稿では、クラウドに陳旧なチャネル状態情報（CSI）が存在するFog Radio Access Networks（F-RANs）に対して、ヒューリスティックなエネルギー効率の高いリソース割り当て方式を提案する。グローバルな陳旧CSIを用いた集中型ユーザ接続/F-AP起動と、局所的な完全なCSIを用いた分散型ビームフォーミングを組み合わせることで、近似的に最適なエネルギー効率を達成する。これは、合計スループット最適化ベースラインと比較して最大2倍のエネルギー効率向上を達成するが、合計スループットの低下は約25％に制限され、特にセルエッジユーザーの公平性が向上する。

ABSTRACT

Fog Radio Access Networks (F-RAN) are gaining worldwide interests for enabling mobile edge computing for Beyond 5G. However, to realize the future real-time and delay-sensitive applications, F-RAN tailored radio resource allocation and interference management become necessary. This work investigates user association and beamforming issues for providing energy efficient F-RANs. We formulate the energy efficiency maximization problem, where the F-RAN specific constraint to guarantee local edge processing is explicitly considered. To solve this intricate problem, we design an algorithm based on the Augmented Lagrangian (AL) method. Then, to alleviate the computational complexity, a heuristic low-complexity strategy is developed, where the tasks are split in two parts: one solving for user association and Fog Access Points (F-AP) activation in a centralized manner at the cloud, based on global but outdated user Channel State Information (CSI) to account for fronthaul delays, and the second solving for beamforming in a distributed manner at each active F-AP based on perfect but local CSIs. Simulation results show that the proposed heuristic method achieves an appreciable performance level as compared to the AL-based method, while largely outperforming the energy efficiency of the baseline F-RAN scheme and limiting the sum-rate degradation compared to the optimized sum-rate maximization algorithm.

研究の動機と目的

• クラウドに陳旧なCSIが存在する現実的な状況下におけるF-RANにおけるエネルギー効率の高いリソース割り当ての課題に対処すること。
• F-RAN固有の制約（ユーザ接続およびF-AP起動）を課すことにより、局所的なエッジ処理を確保すること。
• 集中型最適化手法と比較して計算複雑度を低減しつつ、高い性能を維持すること。
• 特にセルエッジユーザーを含む、悪くないチャネル状態のユーザーにおける公平性の向上。
• 不完全なCSI下でのエネルギー効率と合計スループットの良好なトレードオフを達成すること。

提案手法

• 混合整数非凸エネルギー効率最大化問題を解くためのベースラインとして、拡張ラグランジュ（AL）法を用いる。
• ヒューリスティックな2段階戦略を開発：クラウドにおけるグローバルな陳旧CSIを用いた集中型ユーザ接続およびF-AP起動。
• 各アクティブなF-APで、局所的かつ完全なCSIを用いた分散型ビームフォーミングを実施し、リアルタイム最適化を実現。
• フロンハウルレート、電力予算、局所処理の制約を統合し、F-RAN固有の要件を満たす。
• 各F-APごとに局所CSIを用いてビームフォーミング部分問題を解き、フロンハウル信号伝送と遅延を低減。
• フロンハウル遅延に起因するCSI老化を考慮し、クラウドで定期的にユーザ接続およびF-AP起動を最適化。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 クラウドにのみ陳旧なCSIが存在する状況下で、F-RANにおけるエネルギー効率をどのように最大化できるか？
• RQ2 F-RANにおける不完全なCSI下で、エネルギー効率と合計スループットの性能トレードオフはどのように変化するか？
• RQ3 低複雑度のヒューリスティック手法は、近似的に最適なエネルギー効率を達成でき、ベースライン手法を上回る性能を発揮できるか？
• RQ4 提案手法は、セルエッジユーザーを含む悪くないチャネル状態のユーザーにおける公平性をどのように向上させるか？
• RQ5 提案手法は、高いエネルギー効率を維持しつつ、アクティブなF-APの数をどの程度削減できるか？

主な発見

• 提案されたヒューリスティック手法は、すべてのCSI誤差レベルにおいて、ベースラインの合計スループット最適化アルゴリズムと比較して最大2倍のグローバルエネルギー効率を達成する。
• 提案手法の合計スループット低下は、合計スループット最適化ベースラインと比較して約25％に制限される。
• 最悪の30％のユーザー（セルエッジユーザー）は、完全なCSI下で最大2.3 Mbps、高レベルのCSI誤差（σ²=1）下で1 Mbpsを達成し、参照のエネルギー効率手法と比べて顕著に優れた性能を示す。
• 参照のエネルギー効率手法はσ²=1下でユーザーの15％しか1 Mbps以上を達成できないが、提案手法では同じ条件下で67％のユーザーが1 Mbps以上を達成する。
• 提案手法では、参照のエネルギー効率手法と比較してアクティブなF-APの数が少ないため、より高いエネルギー効率と運用コストの低減が実現される。
• 提案手法は、CSI誤差分散が高レベル（σ²=1）でも高い性能を維持し、同レベルで参照エネルギー効率手法と比較して33％高いエネルギー効率を達成する。