[論文レビュー] Fairness-Aware Scheduling in Multi-Numerology Based 5G New Radio

Ahmet Yazar, Hüseyin Arslan|arXiv (Cornell University)|Jun 11, 2018

PAPR reduction in OFDM参考文献 12被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、マルチ数値的5Gニューロンラジオ(NR)システムにおけるインターナンメロロジー干渉(INI)を軽減し、エッジユーザーの公平性を向上させる2つのフェアネス指向スケジューリングアルゴリズムを提案する。電力レベルおよびサブキャリア位置に基づいてユーザーを戦略的にスケジューリングすることにより、SIRのばらつきを低減し、スペクトル効率を損なわず、エッジUEに対してランダムスケジューリングと比較して最大10 dBのSIR向上を達成する。

ABSTRACT

Multi-numerology waveform based 5G New Radio (NR) systems offer great flexibility for different requirements of users and services. Providing fairness between users is not an easy task due to inter-numerology interference (INI) between multiple numerologies. This paper proposes two novel scheduling algorithms to provide fairness for all users, especially at the edges of numerologies. Signal-to-noise ratio (SIR) results for multi-numerology systems are obtained through computer simulations.

研究の動機と目的

• マルチ数値的5G NRにおけるインターナンメロロジー干渉(INI)および数値的エッジにおける電力オフセット効果によるフェアネス劣化を是正する。
• 隣接する数値的システムからのINIおよび高い電力オフセットによって引き起こされるエッジユーザーの信号対干渉比(SIR)劣化を軽減する。
• 固定ギャップバンドを前提として、スペクトル効率を維持しながら公平性を向上させる実装可能なスケジューリングアルゴリズムを開発する。
• 異なるサブキャリア間隔を有する複数の数値的システムにおいて、エッジユーザーと内部ユーザーの両方の公平性をバランスさせる。
• 適応的で低複雑性のスケジューリング戦略により、3GPP規格に準拠した実用的導入を可能にする。

提案手法

• 電力レベルおよびサブキャリア位置に基づいて、異なる数値的システムのエッジユーザーを優先する2つの新規スケジューリングアルゴリズムを提案し、INIの影響を最小限に抑える。
• 電力オフセットに基づくスケジューリング戦略を採用し、ある数値的システムのエッジユーザーが別の数値的システムのエッジユーザーに干渉する場合に、高い電力レベルを割り当てないように回避する。
• 1,000回の反復を実行するモンテカルロシミュレーションを用い、さまざまな電力オフセット条件（0–10 dB）下でのサブキャリア全体における平均SIRおよびINIを推定する。
• OFDMベースのマルチ数値的システムにおける正確なSIRおよびINI推定のため、N_ref = 4096ポイントの高速フーリエ変換(FFT)と1/16のCP比を採用する。
• エッジユーザーおよび内部ユーザーのSIRの累積分布関数(CDF)曲線を用いて、提案アルゴリズムとランダムスケジューリングを比較する。
• ユーザー間のSIRばらつきを最小化することでスケジューリングを最適化し、時間経過に伴う安定した性能と公平性を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 インターナンメロロジー干渉(INI)は、マルチ数値的5G NRシステムにおけるエッジユーザーの公平性にどのように影響を与えるか？
• RQ2 異なる数値的システムにおいて、電力オフセットがエッジユーザーのSIR劣化に与える影響は何か？
• RQ3 スケジューリング戦略により、ギャップバンド要件を増加させることなくSIRばらつきを低減し、公平性を向上させられるか？
• RQ4 INIの存在下で、異なる数値的システムの内部ユーザーとエッジユーザーは、電力レベルの変化に対してどのように反応するか？
• RQ5 フェアネス指向スケジューリングは、マルチ数値的5G NRにおいてランダムスケジューリングをどの程度上回るか？

主な発見

• ランダムスケジューリングでは、同じ数値的システムに属するエッジユーザー間で少なくとも7 dBのSIR差が生じており、これは固有の不公平性を示している。
• NUM-2のエッジUEに3 dBの電力オフセットを適用すると、NUM-1のエッジUEのSIRが5.7 dB低下し、深刻な干渉影響を示している。
• NUM-2の内部UEに3 dBの電力オフセットを適用すると、NUM-1のエッジUEのSIRは2.8 dB低下にとどまり、エッジ同士の電力増加に比べて干渉が小さいことが示された。
• 両方の数値的システムで対称的に電力が増加すると、エッジUEのSIRにわずかな向上が見られるが、内部UEへの干渉は比例的に増加する。
• 提案されたフェアネス指向アルゴリズムは、エッジユーザーのCDF曲線がより平坦であることが示され、ランダムスケジューリングと比較してSIRばらつきを顕著に低減している。
• 特にエッジUEの帯域が広がっている場合、アルゴリズム2はアルゴリズム1に比べて内部ユーザーの公平性をわずかに向上させている。これは、側 lob 泄漏が低減されているためである。