[論文レビュー] On/Off Macrocells and Load Balancing in Heterogeneous Cellular Networks

Qiaoyang Ye, Mazin Al‐Shalash+2 more|arXiv (Cornell University)|May 24, 2013

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 11被引用数 32

ひとこと要約

本稿では、凸緩和を用いて計算を効率化できる、異種無線ネットワークにおけるブランクリソース（BR）割り当てとユーザ接続の共同最適化フレームワークを提案する。オン／オフサブフレームにおいてユーザが複数の基地局に接続できるようにすることで、従来のBRなしMax-SINRと比較して、セルエッジユーザ（最悪3–10%）のスペクトル効率を最大10倍に向上させた。これは、BRと負荷バランスの協調的最適化が、それぞれを独立して最適化するのとは顕著に優れていることを示している。

ABSTRACT

The rate distribution in heterogeneous networks (HetNets) greatly benefits from load balancing, by which mobile users are pushed onto lightly-loaded small cells despite the resulting loss in SINR. This offloading can be made more aggressive and robust if the macrocells leave a fraction of time/frequency resource blank, which reduces the interference to the offloaded users. We investigate the joint optimization of this technique - referred to in 3GPP as enhanced intercell interference coordination (eICIC) via almost blank subframes (ABSs) - with offloading in this paper. Although the joint cell association and blank resource (BR) problem is nominally combinatorial, by allowing users to associate with multiple base stations (BSs), the problem becomes convex, and upper bounds the performance versus a binary association. We show both theoretically and through simulation that the optimal solution of the relaxed problem still results in an association that is mostly binary. The optimal association differs significantly when the macrocell is on or off; in particular the offloading can be much more aggressive when the resource is left blank by macro BSs. Further, we observe that jointly optimizing the offloading with BR is important. The rate gain for cell edge users (the worst 3-10%) is very large - on the order of 5-10x - versus a naive association strategy without macrocell blanking.

研究の動機と目的

• マクロセルが支配的であるが、小セルが未利用の状態にある異種ネットワーク（HetNets）における干渉と負荷不均衡の課題に対処すること。
• ほぼブランクサブフレーム（ABS）を用いたブランクリソース（BR）割り当てが、知能的なユーザ接続と組み合わせることでネットワーク性能をどのように向上させるかを調査すること。
• 二値ユーザ接続を緩和することで、BRと負荷バランスの両者を扱える、取り扱い可能な共同最適化フレームワークを構築すること。
• BRとユーザ接続を共同で最適化した場合の性能向上、特にセルエッジユーザに対する向上を定量化すること。
• 最適な接続戦略がオンサブフレームとオフサブフレームの間で顕著に異なることから、動的接続戦略の必要性を示すこと。

提案手法

• 本稿では、K階層の基地局を有するHetNetsに対して、通常（オン）およびブランク（オフ）リソースブロックを含めた、ネットワーク全体のユーティリティ最大化問題を定式化する。
• ユーザの二値接続制約を緩和し、時間経過に伴って複数の基地局からサービスを受けることを許容することで、組み合わせ最適化問題を凸最適化問題に変換する。
• SINRはオンサブフレームとオフサブフレームで別々にモデル化される：オンサブフレームではマクロセルの干渉が完全に発生するが、オフサブフレームではマクロセルの干渉が排除され、小セルのみが動作する。
• すべてのマクロセルで同期的なABSパターンを仮定し、ブランクサブフレームに割り当てられる時間の割合（z）を一様に設定する。
• 凸最適化技術を用いて最適解を導出し、分数型接続が最小限（最大でN_B - 1ユーザ）に抑えられることを理論的に示す。
• シミュレーションによりモデルを検証し、Max-SINR、BRなしの最適接続、BRを含む共同最適化の性能を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ブランクリソース割り当てとユーザ接続の共同最適化は、独立した最適化と比較して、HetNetsにおけるスペクトル効率をどのように向上させるか？
• RQ2 小セル密度の関数として、最適なブランクサブフレームの割合はどのように変化するか？
• RQ3 BRを適用した場合、オンサブフレームとオフサブフレームにおけるユーザ接続戦略はどのように異なるか？
• RQ4 BRと負荷認識型接続を組み合わせた場合とMax-SINRと比較して、セルエッジユーザの性能向上はどの程度か？
• RQ5 複数の基地局に接続されるユーザ数（分数型接続）が、緩和された凸最適化問題における最適性ギャップにどのように影響するか？

主な発見

• ブランクリソース割り当てと負荷認識型ユーザ接続の共同最適化により、BRなしのMax-SINRと比較して、最悪3–10%のユーザに対して最大10倍のスペクトル効率向上が達成された。
• 最適なブランクサブフレームの割合は小セル密度に応じて増加し、マクロセルあたり6–10小セルが存在する場合、約50%に達する。
• オンサブフレームとオフサブフレームにおける接続戦略は本質的に異なり、特にオフサブフレームではより積極的な負荷バランスが実現されている。
• 複数の基地局に接続されるユーザの割合は非常に小さく（最大でN_B - 1ユーザ）、実際には二値接続がほぼ最適であることが示された。
• ユーザ接続戦略がBRパターンに適応されていない場合、BRの性能向上は最小限に抑えられる。誤った接続戦略は性能を低下させる可能性すらある。
• 小セル、特にピコセルからの干渉増加に伴い、密度の高いネットワークではBRの利点が薄れるが、フェミトセルが密集した環境では依然として顕著な向上が得られる。