[論文レビュー] Fog Radio Access Networks: Mobility Management, Interference Mitigation and Resource Optimization

Haijun Zhang, Yu Qiu+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 20, 2017

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 13被引用数 9

ひとこと要約

本稿は、信号処理、キャッシュ、リソース管理をネットワークエッジに分散させることで5Gモバイルネットワークを強化するフェイクラジオアクセスネットワーク（FRAN）アーキテクチャを提案する。非協力的ゲームに基づく上行リンクリソース割り当て方式を採用し、干渉料金とキャッシュ報酬を導入することで、フロントハール負荷とシグナリングオーバーヘッドを低減するとともに、密度の高い展開において最大30％のネットユーティリティ向上を実証した。シミュレーションでは、フェムトセルおよびユーザー数を変化させた条件でも有効性が確認された。

ABSTRACT

In order to make Internet connections ubiquitous and autonomous in our daily lives, maximizing the utilization of radio resources and social information is one of the major research topics in future mobile communication technologies. Fog radio access network (FRAN) is regarded as a promising paradigm for the fifth generation (5G) of mobile networks. FRAN integrates fog computing with RAN and makes full use of the edge of networks. FRAN would be different in networking, computing, storage and control as compared with conventional radio access networks (RAN) and the emerging cloud RAN. In this article, we provide a description of the FRAN architecture, and discuss how the distinctive characteristics of FRAN make it possible to efficiently alleviate the burden on the fronthaul, backhaul and backbone networks, as well as reduce content delivery latencies. We will focus on the mobility management, interference mitigation, and resource optimization in FRAN. Our simulation results show that the proposed FRAN architecture and the associated mobility and resource management mechanisms can reduce the signaling cost and increase the net utility for the RAN.

研究の動機と目的

• 集中型クラウドRAN（CRAN）およびハイブリッドCRAN（HCRAN）の限界、特にユーザー移動性および密度の高い展開下での高いフロントハール負荷とスケーラビリティの低さを是正すること。
• フェイクコンピューティングの原則に従い、計算、ストレージ、制御機能をネットワークエッジに移行させることで、シグナリングオーバーヘッドとバックホール負担を低減すること。
• フェイクアクセスポイント（F-AP）における分散型で協調的な電波信号処理とローカルキャッシュを可能にすることで、スペクトル効率とユーザー公平性を向上させること。
• 干渉に敏感なゲーム理論的リソース割り当てにより、ハイブリッドFRANにおけるクロスティア干渉を緩和すること。
• 実際のモビリティおよびトラフィック状態下で、FRANの性能向上をネットユーティリティ、フロントハール効率、シグナリングコストの観点から評価すること。

提案手法

• F-APやユーザー機器（UE）などのエッジデバイスにベースバンド処理、キャッシュ、制御機能を分散させるフェイクラジオアクセスネットワーク（FRAN）アーキテクチャを提案する。
• 各F-APが自身のユーティリティ関数を最適化する非協力的ゲームモデルを導入し、干渉料金とキャッシュ報酬を組み込む。
• 反復的パワー制御アルゴリズムを用いてナッシュ均衡に収束させ、上行リンク干渉をMRRHに最小限に抑えつつユーザーユーティリティを最大化する。
• 送信レート、干渉コスト、キャッシュ報酬を統合したネットユーティリティ関数を導入し、分散型リソース割り当てを支援する。
• 従来のRANと比較してシグナリングオーバーヘッドを低減する分散型ハンドオーバーシグナリング手順を採用する。
• パスロスおよびレイリー fading ループモデルを用いたサブチャンネルモデルを採用し、F-AP、F-UE、中央MRRHを含むハイブリッドネットワークをシミュレーションする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 FRANは、集中型CRANおよびHCRANアーキテクチャと比較して、どのようにフロントハールおよびバックホール負荷を低減できるか？
• RQ2 分散型コンピューティングとローカルキャッシュは、密度の高いFRAN展開における上行リンク干渉とシステムのネットユーティリティにどのような影響を与えるか？
• RQ3 非協力的ゲーム理論的手法は、FRANにおける干渉緩和とリソース最適化を達成するためにどの程度有効か？
• RQ4 提案されたモビリティ管理方式は、FRANにおいてハンドオーバーシグナリングオーバーヘッドをどの程度低減できるか？
• RQ5 ユーティリティ関数にキャッシュ報酬関数を組み込むことで、全体のシステム性能とフロントハールオフロードにどのような影響を与えるか？

主な発見

• エッジでのローカルモビリティ管理を活用することで、ハンドオーバー中のシグナリングオーバーヘッドを低減し、従来のRANを上回る性能を発揮した。
• 非協力的ゲームに基づくリソース割り当て方式はナッシュ均衡に収束し、MRRHへのF-UEからの上行リンク干渉を効果的に緩和した。
• FRANの総ネットユーティリティは、F-APごとのF-UE数およびF-APの数が増加するにつれて上昇し、密度の高いネットワークにおけるスケーラビリティを示した。
• シミュレーションにおいて、非FRAN（LTE-Aに類似）システムと比較して最大30％のネットユーティリティ向上を達成し、既存のFRANリソース割り当て方式を上回った。
• ユーティリティ関数にキャッシュ報酬関数を組み込むことで、F-APでのローカルコンテンツキャッシュを促進し、フロントハールトラフィックを顕著に削減した。
• ユーザー密度およびネットワーク複雑性の増加に対しても高い性能を維持でき、実世界の展開シナリオにおける耐障害性を確認した。