[論文レビュー] Fairness-Oriented User Association in HetNets Using Bargaining Game Theory

Ehsan Sadeghi, Hamid Behroozi+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 9, 2020

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 8被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、負荷バランスとマクロおよびピコ基 station (BS) 間の割合的公平性を確保するため、ナッシュ交渉解 (NBS) を用いた公平性指向のユーザ関連スキームを、異系統ネットワーク (HetNets) において提案する。ユーザ関連を交渉ゲームとして定式化し、新規のSINRに基づくコалиション生成アルゴリズム (SCGA) を導入することで、最大和スループットに近い性能を達成するとともに、大幅に向上した公平性と収束速度を実現した。これは、負荷分布、Jainの公平性指数、バックハネル効率の面でスループット指向の手法を上回った。

ABSTRACT

In this paper, the user association and resource allocation problem is investigated for a two-tier HetNet consisting of one macro Base Station (BS) and a number of pico BSs. The effectiveness of user association to BSs is evaluated in terms of fairness and load distribution. In particular, the problem of determining a fair user association is formulated as a bargaining game so that for the Nash Bargaining Solution (NBS) abiding the fairness axioms provides an optimal and fair user association. The NBS also yields in a Pareto optimal solution and leads to a proportional fair solution in the proposed HetNet model. Additionally, we introduce a novel algorithmic solution in which a new Coalition Generation Algorithm (CGA), called SINR-based CGA, is considered in order to simplify the coalition generation phase. Our simulation results show the efficiency of the proposed user association scheme in terms of fairness and load distribution among BSs and users. In particular, we compare the performance of the proposed solution with that of the throughput-oriented scheme in terms of the max-sum-rate scheme and show that the proposed solution yields comparable average data rates and overall sum rate.

研究の動機と目的

• スループット指向のユーザ関連スキームが引き起こす2ティアのHetNetsにおける負荷分布の不均衡と、不公平なデータレート割り当てを是正すること。
• ユーザ関連プロセスに公平性公理を組み込むことで、基 station (BS) 間およびユーザ間の公平性を向上させること。
• マルチユーザ・マルチBSのHetNet環境におけるナッシュ交渉解 (NBS) を達成するための計算複雑性を低減する効率的なアルゴリズム的解決策を開発すること。
• 最適化フレームワークに最小データレート制約を導入することで、すべてのユーザに対する最低限のサービス品質 (QoS) を保証すること。
• 従来のスループット最大化 (最大和スループット) スキームと比較して、公平性、和スループット、収束時間のトレードオフを評価すること。

提案手法

• BSがプレイヤーとして機能する交渉ゲームとしてユーザ関連問題を定式化し、ナッシュ交渉解 (NBS) によりパレート最適性と割合的公平性を保証する。
• NBS最適化問題を凸問題に変換することで、標準的な凸最適化技術を用いた効率的解法を可能にする。
• 計算負荷を低減するため、2バンド分割法を2ユーザケースに適応し、低複雑度のNBS計算を実現する。
• マルチユーザ環境におけるコロナの効率的生成を図るため、新規のSINRに基づくコロナ生成アルゴリズム (CGA) を設計し、スケーラビリティを向上させる。
• SINRに基づくCGAを2バンド分割法と統合し、SCGA-NBSスキームを構築。これにより、分散型かつ公平なユーザ関連が可能になる。
• マクロBSとピコBS間のバックハネル負荷不均衡を定量化するために、和スループット比 (SRR) を定義・使用し、インfra構造的制約を満たすことを保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 交渉ゲーム理論的アプローチは、HetNetsにおけるスループット指向の手法と比較して、より優れた公平性を達成できるか？
• RQ2 マルチユーザ・マルチBSのHetNet環境において、ナッシュ交渉解 (NBS) を達成するための計算複雑性をどのように低減できるか？
• RQ3 提案されたSCGA-NBSスキームは、最大和スループットおよび先行のNBSベースの手法と比較して、BSおよびユーザ間の負荷分布と公平性をどの程度改善するか？
• RQ4 提案されたスキームは、すべてのユーザの最小データレート要件を満たしつつ、高いシステム和スループットを維持できるか？
• RQ5 SCGA-NBSスキームの収束時間は、スループット指向の最大和スループットスキームと比較してどの程度短いか？

主な発見

• 提案されたSCGA-NBSスキームは、スループット指向の最大和スループットスキームの全体の和スループットの83–98％を達成し、近似的に最適なスペクトル効率を示した。
• 本スキームは、BSおよびユーザの両方におけるJainの公平性指数 (JI) を向上させ、JI値がスループット指向の手法および[7]における先行のNBSベースの手法よりも一貫して高い値を示した。
• 本スキームの和スループット比 (SRR) は0.1から0.2の範囲にあり、マクロBSとピコBS間の負荷分布がバランスしていることを示している。一方、スループット指向の手法ではSRR < 0.01にとどまり、MBSの著しい過負荷を示している。
• SCGA-NBSスキームの収束時間は、スループット指向の最大和スループットスキームと比較して約5倍速く、優れたアルゴリズム的効率を示した。
• すべてのユーザが最小データレート要件 (QoS) を満たしており、公平性がサービス保証を損なわないことを確認した。
• SINRに基づくCGAは、コロナ生成を簡素化し、実用的なHetNet展開におけるNBSのスケーラブルで低複雑度の実装を可能にした。