[論文レビュー] SINR-based coverage probability in cellular networks under multiple connections

Holger Paul Keeler, Bartłomiej Błaszczyszyn+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 25, 2013

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 17被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、パスロスおよびシャドウイングを考慮したポアソン点過程としてモデル化された基地局を有するセルラー通信網における、複数接続を伴うSINRカバレッジ確率の明示的で数値的に取り扱いやすい積分表現を導出する。SINR < 1を含む全SINR範囲にわたり正確な結果を提供し、マルチコネクティビティおよび複数カバレッジの解析を可能にし、Dhillonら（2012）の先行研究を拡張する。

ABSTRACT

We give numerically tractable, explicit integral expressions for the distribution of the signal-to-interference-and-noise-ratio (SINR) experienced by a typical user in the down-link channel from the k-th strongest bases stations of a cellular network modelled by Poisson point process on the plane. Our model comprises power-low path-loss model with arbitrarily distributed shadowing, with and without Rayleigh fading. Our results are valid in the whole domain of SINR, in particular for SINR<1, where one observes multiple coverage. In this latter aspect our paper complements previous studies reported in [Dhillon et al. JSAC 2012].

研究の動機と目的

• ユーザーがk番目に強い基地局に接続する状況における、ダウンリンクセルラー網におけるSINR分布をモデル化・分析すること。
• 任意のシャドウイングとRayleigh fadingを含む現実的な伝搬効果を考慮すること。
• SINR < 1の領域にまで拡張された既存のカバレッジ解析を実現し、複数の基地局がカバレッジを提供する状況を扱うこと。
• 全SINRドメインにわたり有効な数値的に取り扱いやすい表現を提供すること。
• Dhillonら（2012）の単一接続に限定された研究（SINR ≥ 1に限る）を補完すること。

提案手法

• 基地局の位置を平面におけるホモジニアス・ポアソン点過程としてモデル化する。
• 任意に分布するシャドウイングとRayleigh fadingを用いたべき乗則型パスロスモデルを用いて伝搬損失を表現する。
• k番目に強い基地局リンクのSINRの累積分布関数（CDF）を導出する。
• 確率幾何的手法を用いてSINR分布の明示的積分表現を導出する。
• カバレッジ確率を単一の積分として表現することで、数学的取り扱いやすさを確保する。
• SINRが低い領域（複数接続が有効な領域）を含む全SINR範囲でアプローチを検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ポアソン分布するセルラー網において、ユーザーがk番目に強い基地局に接続する場合、SINRカバレッジ確率を解析的にどのように表現できるか？
• RQ2 パスロス、シャドウイング、Rayleigh fadingがマルチコネクション環境におけるSINR分布に与える影響は何か？
• RQ3 SINR < 1の状況では、複数の基地局がカバレッジを提供していることを示唆するが、カバレッジ確率はどのように振る舞うか？
• RQ4 全SINRドメインにわたり、SINR CDFの閉形式または数値的に取り扱いやすい表現を導出できるか？
• RQ5 提案手法は、SINR ≥ 1に限定された既存の結果をどのように拡張・改善するか？

主な発見

• 本稿は、SINR < 1を含む全SINR範囲にわたり有効な明示的で数値的に取り扱いやすい積分表現を、SINRカバレッジ確率について導出する。
• 導出した表現は任意のシャドウイング分布を考慮しており、現実のネットワーク環境に適用可能である。
• k番目に強い基地局を分析することで、複数接続のダイバーシティ効果をモデル化し、マルチコネクティビティの解析を可能にする。
• 結果は fading やパスロスモデルに強く依存せず、高精度に数値的に評価可能な明示的表現を有する。
• Dhillon ら（2012）の研究を拡張し、複数カバレッジが観察される低SINR領域における解析的ツールを提供する。
• 導出した表現により、シャドウイングやフェージングを含む現実的な伝搬条件下でのカバレッジ性能を正確に評価可能となる。