[論文レビュー] Flexible Functional Split and Power Control for Energy Harvesting Cloud Radio Access Networks

Liumeng Wang, Sheng Zhou|arXiv (Cornell University)|Nov 15, 2019

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 27被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、平均フロントハブレート制約のもとでスループットを最大化するため、エネルギー効率の良いクラウド無線アクセスネットワーク（C-RAN）における柔軟な機能分割と電力制御の共同最適化を提案する。エネルギーの可用性とチャネル状態に応じて、各エポックで最大2つの機能分割モードを動的に選択し、送信電力を適応的に制御する、ヒューリスティックなオンライン方策により、最適に近い性能を達成し、固定の機能分割方式に比べてスループットを顕著に向上させる。

ABSTRACT

Functional split is a promising technique to flexibly balance the processing cost at remote ends and the fronthaul rate in cloud radio access networks (C-RAN). By harvesting renewable energy, remote radio units (RRUs) can save grid power and be flexibly deployed. However, the randomness of energy arrival poses a major design challenge. To maximize the throughput under the average fronthaul rate constraint in C-RAN with renewable powered RRUs, we first study the offline problem of selecting the optimal functional split modes and the corresponding durations, jointly with the transmission power. We find that between successive energy arrivals, at most two functional split modes should be selected. Then the optimal online problem is formulated as an Markov decision process (MDP). To deal with the curse of dimensionality of solving MDP, we further analyze the special case with one instance of energy arrival and two candidate functional split modes as inspired by the offline solution, and then a heuristic online policy is proposed. Numerical results show that with flexible functional split, the throughput can be significantly improved compared with fixed functional split. Also, the proposed heuristic online policy has similar performance with the optimal online one, as validated by simulations.

研究の動機と目的

• 動的なエネルギー供給とフロントハブレート制約のもとで、エネルギー効率の良いC-RANにおけるスループットの最大化という課題に取り組む。
• 機能分割と電力制御の共同最適化におけるオンラインマルコフ決定過程（MDP）定式化における次元の呪いを克服する。
• 最適性能に近く、リアルタイムでの展開を可能にする実用的なヒューリスティックなオンライン方策を設計する。
• エネルギー制限のある環境下で、柔軟な機能分割が固定の機能分割モードに比べてスループットにどれほど向上効果をもたらすかを実証する。

提案手法

• 平均フロントハブおよびエネルギー制約のもとで、機能分割モード、送信時間、電力割り当ての共同最適化として、オフライン最適方策を定式化する。
• 連続するエネルギー到着間隔において、最大2つの機能分割モードを使用すれば十分であることを証明し、オフラインの解空間を単純化する。
• 残存エネルギーとチャネル状態を状態空間として定義し、オンライン問題をマルコフ決定過程（MDP）としてモデル化する。
• 1回のエネルギー到着と2つの候補となる機能分割モードを想定した特殊ケースに対して、閉形式の最適電力制御方策を導出する。
• 特殊ケースの構造的洞察に基づいて、低複雑性のリアルタイム適応を可能にするヒューリスティックなオンライン方策を提案する。
• 最適解を近似するための「リラックスしてラウンドする」手法を用い、シミュレーションにより性能を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エネルギー効率の良いC-RANにおいて、連続するエネルギー到着間隔で使用すべき最適な機能分割モードの数は何か？
• RQ2 エネルギーとフロントハブ制約のもとで、柔軟な機能分割は固定の機能分割モードに比べて、どのようにスループットを向上させるか？
• RQ3 低複雑性のヒューリスティックなオンライン方策は、動的なエネルギー効率の良い環境下で、近似的最適な性能を達成できるか？
• RQ4 エネルギー到着レートとバッテリーサイズは、柔軟な機能分割システムにおける達成可能なスループットにどのような影響を与えるか？
• RQ5 チャネル状態の変動とフロントハブレート制限が、同時に最適な電力制御および機能分割戦略にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 最適なオフライン方策では、各エポックで最大2つの機能分割モードを使用し、選択されたモード間で送信電力とチャネル利得の逆数の和が等しくなる。
• 柔軟な機能分割は、特に低〜中程度のエネルギー到着レート下で、任意の固定機能分割モードに比べてスループットを顕著に向上させる。
• ヒューリスティックなオンライン方策は、最適なオンライン方策に非常に近いスループットを達成しており、実用的かつ高い実装可能性を示している。
• 「リラックスしてラウンドする」手法は、理論的上限にほぼ匹敵する性能を示し、性能ベンチマークとしての有効性を検証した。
• エネルギーが主な制約要因である場合、スループットはエネルギー到着レートにほぼ線形に増加するが、高レートではフロントハブとチャネル状態の制限により飽和する。
• バッテリーサイズは、高エネルギー到着レート下で性能に顕著な影響を及ぼし、エネルギーの過剰供給が有効利用率を低下させるため、エネルギーバッファリングの重要性が浮き彫りになる。