[論文レビュー] Optimal User-Cell Association for Massive MIMO Wireless Networks

Dilip Bethanabhotla, Ozgun Y. Bursalioglu+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 24, 2014

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 37被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、マス・MIMO異種ネットワークにおける最適なユーザー-セルアソシエーションを最大化するための集中型凸最適化フレームワークと、分散型ユーザー中心のアルゴリズムを提案する。長期平均ユーザーレートを最適化することでネットワーク効用を最大化する。主な貢献は、最適解がスケジューリングによって物理的に実現可能であることを証明し、公平性を考慮した効用関数のもとで、分散型手法が近似的に最適な純戦略ナッシュ均衡に収束することを示したことである。

ABSTRACT

The use of a very large number of antennas at each base station site (referred to as "Massive MIMO") is one of the most promising approaches to cope with the predicted wireless data traffic explosion. In combination with Time Division Duplex and with simple per-cell processing, it achieves large throughput per cell, low latency, and attractive power efficiency performance. Following the current wireless technology trend of moving to higher frequency bands and denser small cell deployments, a large number of antennas can be implemented within a small form factor even in small cell base stations. In a heterogeneous network formed by large (macro) and small cell BSs, a key system optimization problem consists of "load balancing", that is, associating users to BSs in order to avoid congested hot-spots and/or under-utilized infrastructure. In this paper, we consider the user-BS association problem for a massive MIMO heterogeneous network. We formulate the problem as a network utility maximization, and provide a centralized solution in terms of the fraction of transmission resources (time-frequency slots) over which each user is served by a given BS. Furthermore, we show that such a solution is physically realizable, i.e., there exists a sequence of integer scheduling configurations realizing (by time-sharing) the optimal fractions. While this solution is optimal, it requires centralized computation. Then, we also consider decentralized user-centric schemes, formulated as non-cooperative games where each user makes individual selfish association decisions based only on its local information. We identify a class of schemes such that their Nash equilibrium is very close to the global centralized optimum. Hence, these user-centric algorithms are attractive not only for their simplicity and fully decentralized implementation, but also because they operate near the system "social" optimum.

研究の動機と目的

• 非一様なユーザー密度と異なる基地局の能力を有するマス・MIMO異種ネットワークにおける、効率的なユーザー-セルアソシエーションの課題に対処すること。
• ユーザーの長期平均スループットを最適化するネットワーク効用最大化としてアソシエーション問題を定式化すること。
• 最適なアクティビティ割り当てが凸であり、スケジューリングによって物理的に実現可能であることを証明すること。
• 収束が保証された分散型ユーザー中心のアソシエーション手法を設計すること。
• 分散型ゲームがグローバル最適解に近い純戦略ナッシュ均衡に収束する条件を確立すること。

提案手法

• ユーザー-基地局のアクティビティ割合に関する制約を含む凸ネットワーク効用最大化としてユーザー-セルアソシエーション問題を定式化する。
• 最適なアクティビティ割合を求めるために集中型勾配降下法を用いる。
• 実行可能領域のすべての端点が整数スケジューリング構成に対応することを証明し、物理的実現可能性を保証する。
• ユーザーが期待効用が向上する場合に確率的にアソシエーションを切り替える分散型ユーザー中心の手法を導入する。
• アソシエーションプロセスを非協力ゲームとしてモデル化し、近似的に最適な純戦略ナッシュ均衡の存在を証明する。
• 比例公平性および最大最小公平性の両ケースにおいて、KKT条件とラグランジュ双対性を用いて最適アクティビティ割合の明示的解を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マス・MIMO異種ネットワークにおける最適なユーザー-セルアソシエーションは、凸最適化問題として定式化可能か？
• RQ2 最適解は実用的なスケジューリングによって物理的に実現可能か？
• RQ3 分散型ユーザー中心のアソシエーション手法は、近似的に最適な均衡に収束するか？
• RQ4 分散型ゲームにおいてグローバル最適解が純戦略ナッシュ均衡となる条件は何か？
• RQ5 公平性に基づく効用関数は、分散型手法の収束性と最適性にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 最適なユーザー-セルアソシエーション問題は凸であり、集中型勾配降下法によりグローバル最適性が保証される。
• 最適解は物理的に実現可能であり、実行可能領域のすべての頂点が整数スケジューリング構成に対応するため、その保証がある。
• 分散型ユーザー中心の手法は、比例公平性および最大最小公平性の下で、確率1で純戦略ナッシュ均衡に収束する。
• 集中型解が一意である場合（ユーザーが複数の基地局に接続されない場合）、それは分散型ゲームの純戦略ナッシュ均衡でもある。
• KKT条件を用いて最適アクティビティ割合を明示的に導出し、ユーザーのレートと基地局のリソースに依存するしきい値ベースの解が得られる。
• この手法は、分散実装のシンプルさと強い理論的収束保証を併せ持つ近システム最適性能を達成する。