[論文レビュー] Joint Scheduling and Power Allocations for Traffic Offloading via Dual-Connectivity

Yuan Wu, Yanfei He+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 30, 2015

Advanced MIMO Systems Optimization被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、移動端末をマクロセルおよびスモールセルネットワークへのデュアル接続を介してトラフィックオフロードするための、スケジューリングと電力割り当てを統合したフレームワークを提案する。干渉を管理しながら総ユーザー費用を最小化することを目的としている。中央集権的および分散型のアルゴリズムを導入し、著しく低い計算複雑性でほぼ最適な性能を達成しており、オフロードなしの状況と比較してユーザー費用を75%以上削減する。

ABSTRACT

With the rapid growth of mobile traffic demand, a promising approach to relieve cellular network congestion is to offload users' traffic to small-cell networks. In this paper, we investigate how the mobile users (MUs) can effectively offload traffic by taking advantage of the capability of dual-connectivity, which enables an MU to simultaneously communicate with a macro base station (BS) and a small-cell access point (AP) via two radio-interfaces. Offloading traffic to the AP usually reduces the MUs' mobile data cost, but often at the expense of suffering increased interferences from other MUs at the same AP. We thus formulate an optimization problem that jointly determines each MU's traffic schedule (between the BS and AP) and power control (between two radio-interfaces). The system objective is to minimize all MUs' total cost, while satisfying each MU's transmit-power constraints through proper interference control. In spite of the non-convexity of the problem, we design both a centralized algorithm and a distributed algorithm to solve the joint optimization problem. Numerical results show that the proposed algorithms can achieve the close-to-optimum results comparing with the ones achieved by the LINGO (a commercial optimization software), but with significantly less computational complexity. The results also show that the proposed adaptive offloading can significantly reduce the MUs' cost, i.e., save more than 75% of the cost without offloading traffic and 65% of the cost with a fixed offloading.

研究の動機と目的

• スモールセルへのトラフィックオフロードによりデータコストを削減できるが、同時に干渉が増加するデュアル接続ネットワークにおいて、移動端末（MU）のコストを最小化する課題に対処すること。
• マクロセルおよびスモールセルの基地局間でのトラフィックスケジューリングと、2つの無線インターフェースにわたる電力割り当てを、個々のMUの電力制約を考慮して共同最適化すること。
• 非凸最適化問題を低計算複雑性で効率的に解き、ほぼ最適な性能を維持するアルゴリズムを設計すること。
• 固定オフロードまたはオフロードなしの状況と比較して、適応的オフロードの有効性を検証すること。

提案手法

• SINRおよび送信電力制約のもとで、トラフィックスケジューリングと電力制御を統合したコスト最小化問題を定式化する。
• 数学的変換により、非凸問題を等価なSINR割り当て問題に変換する。
• 隠れた単調性を活用してSINR割り当て問題を解く2段階の中央集権的アルゴリズムを設計する。
• APの帯域幅がBSの帯域幅以上である条件の下で、隠れた凹型最小化構造を活用し、分散型アルゴリズムを提案する。
• 両アルゴリズムにおいて、性能と計算時間のバランスをとるために、適応的ステップサイズΔ_topを用いた線形探索を実施する。
• APで計算されたSINRから、最適なトラフィックスケジューリングおよび電力割り当てを導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 移動端末は、どのようにしてデュアル接続リンクを介してトラフィックオフロードと電力割り当てを共同最適化し、総コストを最小化できるか？
• RQ2 複数のユーザーがスモールセルAPを共有する場合、干渉の影響はオフロードの費用対効果にどのような影響を与えるか？
• RQ3 商業的ソルバー（例：LINGO）と比較して、中央集権的アルゴリズムは計算複雑性を大幅に低減しつつ、ほぼ最適な性能を達成できるか？
• RQ4 スケーラブルでリアルタイム展開が可能な分散型アルゴリズムを設計できるか？
• RQ5 アルゴリズムにおける探索解像度Δ_topを調整する際の、性能向上と計算コストのトレードオフは何か？

主な発見

• 提案された中央集権的および分散型アルゴリズムは、LINGOの結果とほぼ同一の性能を達成するが、はるかに低い計算複雑性を実現する。
• 両アルゴリズムでΔ_top = 0.005を用いることで、Δ_top = 0.001のケースと比較して平均で0.385%の性能損失にとどまり、計算時間を78.76%も削減できる。
• 提案された適応的オフロードにより、オフロードなしの状況と比較して総ユーザー費用を75%以上削減し、固定オフロードと比較しても65%の削減が達成された。
• 分散型アルゴリズムは、計算時間が短く（例：4 MUsで3 Mbpsの要求に対して2秒未満）、トラフィック要求の増加に伴っても効率的にスケーリングする。
• 数値結果から、SINR割り当て問題における隠れた凹型最小化構造が、帯域幅条件を満たす場合に効果的な分散最適化を可能にすることが確認された。
• Δ_topを0.001から0.005に引き上げても、性能劣化は最小限に抑えられ、アルゴリズムはさまざまなトラフィック要求に対して頑健であることが示された。