[論文レビュー] SIR Coverage Analysis in Cellular Networks with Temporal Traffic: A Stochastic Geometry Approach

Howard H. Yang, Tony Q. S. Quek|arXiv (Cornell University)|Jan 30, 2018

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 37被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、時変するトラフィックを伴うセルラー網における信号対インタリーレンス比（SIR）カバレッジを分析するため、ポアソン点過程と離散時間キューイングモデルを組み合わせた確率的幾何フレームワークを提案する。SIR分布の解析的表現を導出し、トラフィック負荷がカバレッジに顕著な影響を及ぼすことを示している。SIR要件は、軽負荷と重負荷の間で10 dB以上も異なる。特に、セルエッジ端のユーザー設備（UE）は、トラフィックの変動に起因して遅延とアウトージャンに極めて脆弱である。

ABSTRACT

The bloom in mobile applications not just bring in enjoyment to daily life, but also imposes more complicated traffic situation on wireless network. A complete understanding of the impact from traffic profile is thus essential for network operators to respond adequately to the surge in data traffic. In this paper, based on stochastic geometry and queuing theory, we develop a mathematical framework that captures the interplay between the spatial location of base stations (BSs), which determines the magnitude of mutual interference, and their temporal traffic dy- namic. We derive a tractable expression for the SIR distribution, and verify its accuracy via simulations. Based on our analysis, we find that i) under the same configuration, when traffic condition changes from light to heavy, the corresponding SIR requirement can differ by more than 10 dB for the network to maintain coverage, ii) the SIR coverage probability varies largely with traffic fluctuation in the sub-medium load regime, whereas in scenario with very light traffic load, the SIR outage probability increases linearly with the packet arrival rate, iii) the mean delay, as well as coverage probability of cell edge user equipments (UEs) are vulnerable to the traffic fluctuation, thus confirms its appeal for traffic-aware communication technology.

研究の動機と目的

• セルラー網における空間的基 station（BS）配置と時系列的トラフィックダイナミクスの相互作用を捉える数学的フレームワークの構築を目的とする。
• トラフィックの変動がSIRカバレッジ確率および平均遅延に与える影響、特にセルエッジ端のユーザー設備（UE）に及ぼす影響を分析することを目的とする。
• 特に準中程度から重負荷の範囲において、トラフィック条件の変化に起因するネットワーク性能の脆弱性を同定することを目的とする。
• 一定の割合ε未満のキューが不安定化する状態を維持できる最大持続可能トラフィック負荷を定量化するε-安定領域を確立することを目的とする。

提案手法

• 空間的ランダム性を捉えるために、BSおよびUEの位置を独立なポアソン点過程（PPP）としてモデル化する。
• 各BSにおけるパケット到着を独立したベルヌーイ過程に従う離散時間キューイングモデルを用いる。
• 空間的にランダムに配置されたBSからのインタリーレンスを考慮し、確率的幾何学的手法を用いてSIR分布を計算する。
• 支配的および有利なシステム近似を用いて、ε-安定性の十分かつ必要条件を導出する。
• PPP実現の空間平均を用いたε-安定領域の近似を導入する。
• ロインズの定理とPPPのエルゴディシティを用いて、時間平均キュー行動と空間平均性能指標を関連付ける。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 時変するトラフィックが、空間的にランダムに配置されたBSを有するセルラー網におけるSIRカバレッジ確率にどのように影響を与えるか？
• RQ2 トラフィック負荷とネットワークカバレッジを維持するためのSIR閾値の関係は何か？
• RQ3 変動するトラフィック条件下で、セルエッジ端のUEの平均遅延およびカバレッジ確率はどのように変化するか？
• RQ4 動的トラフィック下で、キューの割合がε未満に不安定化する条件は何か？
• RQ5 空間的および時系列的ダイナミクスがランダムな大規模セルラー網に対して、解析的安定領域をどのように導出できるか？

主な発見

• トラフィック負荷が軽負荷から重負荷に変化する際、カバレッジを維持するためのSIR閾値は10 dB以上も異なる。
• 準中程度負荷領域では、トラフィックの変動に起因してSIRカバレッジ確率が顕著に変動し、高い感受性を示す。
• 非常に軽負荷の状態では、SIRアウトージャン確率はパケット到着率に線形に増加する。
• セルエッジ端のUEは、トラフィックの変動に極めて脆弱であり、カバレッジ確率および平均遅延の両方が顕著に劣化する。
• ε-安定性の臨界到着率は、区間$[\xi^{\mathrm{Sc}}_{\varepsilon}, \xi^{\mathrm{Nc}}_{\varepsilon}]$に位置し、空間平均を用いた実用的近似$\xi^{\mathrm{A}}_{\mathrm{c},\varepsilon}$が導出された。
• 提案されたフレームワークは、現実的なトラフィックダイナミクス下でのSIR分布および安定性の正確な分析を可能にし、トラフィックに配慮したネットワーク設計に向けた知見を提供する。