[論文レビュー] Impact of Correlation between Interferers on Coverage Probability and rate in Cellular Systems

Suman Kumar, Sheetal Kalyani|arXiv (Cornell University)|Jul 27, 2017

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 34被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、主要化および確率的順序理論を用いて、セルラーネットワークにおける妨害者相関の影響を解析的に調査する。ユーザーチャネルが形状母数 m ≤ 1 のNakagami-m fadingを示す場合、独立な妨害者と比較して相関のある妨害者では、カバレッジ確率およびデータレートが高くなることが示され、特定の fading 条件下で妨害者相関に起因する性能向上が確認される。

ABSTRACT

When the user channel experiences Nakagami-m fading, the coverage probability expressions are theoretically compared for the following cases: (i). The N interferers are independent $η$-$μ$ random variables (RVs). (ii). The N interferers are correlated $η$-$μ$ RVs. It is analytically shown that the coverage probability in the presence of correlated interferers is greater than or equal to the coverage probability in the presence of independent interferers when the shape parameter of the channel between the user and its base station (BS) is not greater than one. Further, rate is compared for the following cases: (i). The user channel experiences $η$-$μ$ RV and the $N$ interferers are independent $η$-$μ$ RVs. (ii). The N interferers are correlated $η$-$μ$ RVs. It is analytically shown that the rate in the presence of correlated interferers is greater than or equal to the rate in the presence of independent interferers. Simulation results are provided and these match with the obtained theoretical results. The utility of our results are also discussed.

研究の動機と目的

• 独立および相関のある妨害者下でのセルラーネットワークにおけるカバレッジ確率およびデータレートを解析的に比較すること。
• Nakagami-mおよびη-μ fadingモデル下で、妨害者相関がシステム性能を向上させるかどうかを調査すること。
• 相関のある妨害者の方が独立な妨害者よりも優れたカバレッジおよびデータレートを達成する理論的条件を確立すること。
• シミュレーションを用いて理論的発見を検証し、ネットワーク設計における実用的インプリケーションを議論すること。

提案手法

• ユーザーチャネルがNakagami-m、妨害者がη-μ分布に従う場合のカバレッジ確率を比較するために、主要化理論を用いる。
• 独立および相関のある妨害者下での実現可能レートを比較するために、確率的順序理論を適用する。
• 一般化超幾何関数を用いて、独立および相関のある妨害者下でのカバレッジ確率の閉形式表現を導出する。
• Nakagami-mおよびη-μ分布のパラメータとPochhammer記号から導かれる係数を含む級数展開としてカバレッジ確率を表現する。
• 級数の各項がSchur凸であることを示し、異なる相関構造下での主要化による比較が可能になる。
• さまざまなfadingおよび相関状況下で理論的予測と一致する、広範なシミュレーションを通じて理論的結果を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザーチャネルがNakagami-m fadingを示す場合、妨害者間の相関がカバレッジ確率を向上させるか？
• RQ2 Nakagami-m fadingの形状母数 m がどのような条件下で、相関のある妨害者の方が独立な妨害者よりもカバレッジ確率が高いか？
• RQ3 η-μ分布に従う妨害者を持つセルラーシステムにおいて、妨害者相関は実現可能レートにどのように影響するか？
• RQ4 確率的順序理論を用いて、異なる妨害者相関モデル下でのレート性能を解析的に比較できるか？
• RQ5 妨害者相関はMU-MIMOシステムにどのような影響を及ぼし、性能向上にどのように活用できるか？

主な発見

• ユーザーチャネルのNakagami-m fadingの形状母数 m ≤ 1 の場合、相関のある妨害者下でのカバレッジ確率は、独立な妨害者下よりも厳密に高い。
• m > 1 の場合、カバレッジ確率の比較は明確でない。特定のチャネルおよび相関パラメータに応じて、高くなることも低くなることもある。
• ユーザーおよび妨害者双方のチャネルがη-μ fadingを示す場合、正の相関を持つ妨害者下での実現可能レートは、独立な妨害者下よりも高い。
• 主要化および確率的順序理論を用いて導出された理論的結果は、シミュレーションにより検証され、理論的式と完全に一致した。
• 妨害者間の相関はシステム性能に有益であり、特に m ≤ 1 の場合に顕著であり、ネットワーク設計においてカバレッジおよびレートの向上に活用可能である。
• 妨害者相関の影響はMU-MIMOシステムにおいて顕著であり、先進的なマルチアンテナセルラー展開において関連性が高いか。