[論文レビュー] Joint User Association and Resource Allocation Optimization for Ultra Reliable Low Latency HetNets

Mohammad Yousefvand, Narayan B. Mandayam|arXiv (Cornell University)|Sep 18, 2018

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 17被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、超信頼性低遅延通信（URLLC）ハイブリッドネットワーク（HetNets）における同時ユーザ接続およびリソース割り当てのための緩和ヒューリスティック手法（RHM）を提案する。この手法により、時間計算量が低減され、エネルギー効率およびスルーレット効率が向上する。ユーザ接続と凸的リソース割り当てを分離し、ADMMを最適化に用いることで、基地局（CBS）のスペクトラムアクセス遅延が93％削減され、エネルギー消費量が33％削減されつつ、全サービスレートを維持できる。

ABSTRACT

Ensuring ultra-reliable and low latency communications (URLLC) is necessary for enabling delay critical applications in 5G HetNets. We propose a joint user to BS association and resource optimization method that is attractive for URLLC in HetNets with Cellular Base Stations (CBSs) and Small Cell Base Stations (SBSs), while also reducing energy and bandwidth consumption. In our scheme, CBSs share portions of the available spectrum with SBSs, and they in exchange, provide data service to the users in their coverage area. We first show that the CBSs optimal resource allocation (ORA) problem is NP-hard and computationally intractable for large number of users. Then, to reduce its time complexity, we propose a relaxed heuristic method (RHM) which breaks down the original ORA problem into a heuristic user association (HUA) algorithm and a convex resource allocation (CRA) optimization problem. Simulation results show that the proposed heuristic method decreases the time complexity of finding the optimal solution for CBS's significantly, thereby benefiting URLLC. It also helps the CBSs to save energy by offloading users to SBSs. In our simulations, the spectrum access delay for cellular users is reduced by 93\% and the energy consumption is reduced by 33\%, while maintaining the full service rate.

研究の動機と目的

• セルラーモードとスモールセル基地局（SBS）を備えたURLLC対応HetNetsにおける最適リソース割り当て（ORA）の高い時間計算量を解消すること。
• スペクトラム共有を活用してSBSにユーザをオフロードすることで、CBSにおけるエネルギーおよび帯域幅消費量を低減すること。
• 遅延に敏感なURLLCアプリケーションのためのスレーブスペクトラムアクセス遅延を最小限に抑えつつ、全サービスレートを維持すること。
• ORA問題がNP困難である大規模HetNetsにおいて、スケーラブルで低計算量のソリューションを開発すること。
• 非凸的ORA問題を解ける部分問題に分解するヒューリスティックフレームワークを設計すること。

提案手法

• ORA問題は、ユーザ接続、帯域幅、電力割り当てを含む非凸的でNP困難な組み合わせ最適化問題として定式化される。
• 緩和ヒューリスティック手法（RHM）は、ORA問題をヒューリスティックユーザ接続（HUA）アルゴリズムと凸的リソース割り当て（CRA）問題に分解する。
• HUAアルゴリズムは、チャネルゲインとサービス要件に基づいてユーザをCBSまたはSBSに割り当て、CBSリソース使用量を最小化する。
• CRA問題は、最小データレートおよび帯域幅制約の下でCBSの電力消費量を最小化するものであり、凸最適化問題に再定式化される。
• ADMMアルゴリズムを用いてCRA問題を繰り返し解き、時間計算量を低減し、収束を高速化する。
• 本手法は、CBSが自らのライセンススペクトラムの一部をSBSに割り当てることで、スレーブスペクトラム共有を活用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 URLLC対応HetNetsにおける同時ユーザ接続およびリソース割り当てを最適化することで、時間計算量をどのように低減できるか？
• RQ2 CBSおよびSBSを有するHetNetsにおける最適リソース割り当て（ORA）問題の計算量はどの程度か？
• RQ3 ヒューリスティック分解手法は、性能を維持したままORAの時間計算量を顕著に低減できるか？
• RQ4 SBSへのインテリジェントなユーザオフロードにより、CBSのエネルギーおよび帯域幅消費量をどの程度まで低減できるか？
• RQ5 ADMMベースのソリューションは、凸的リソース割り当て部分問題の収束をどの程度高速化できるか？

主な発見

• ORA問題はゼロ・ワンナップサック問題への還元によりNP困難であることが証明され、大規模ネットワークでは計算的に解けないことが確認された。
• 提案されたRHMにより、CBSリソース割り当ての最適解を求める計算時間が著しく高速化された。
• 効率的なユーザオフロードと迅速なリソース割り当てのおかげで、セルラーユーザのスレーブスペクトラムアクセス遅延が93％削減された。
• SBSにユーザをオフロードし、保持ユーザの送信電力を最小化することで、CBSのエネルギー消費量が33％削減された。
• 本手法は、全ユーザのサービスレートを維持しつつ、高いスペクトラム効率およびエネルギー効率を達成した。
• ADMMベースのソリューションは、凸的リソース割り当てフェーズにおける収束を効果的に高速化し、大規模ネットワークへのスケーラビリティを向上させた。