[論文レビュー] Small Cell Association with Networked Flying Platforms: Novel Algorithms and Performance Bounds

Syed Awais Wahab Shah, Tamer Khattab+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 4, 2018

UAV Applications and Optimization参考文献 19被引用数 11

ひとこと要約

本稿は、5G/B5Gネットワークにおける合計データレートを最大化するため、ネットワーキング飛行プラットフォーム（NFP）と小セル（SC）を関連付ける、新しいグリーディアルゴリズムを提案する。問題は一般化割当問題（GAP）としてモデル化され、NP困難性が証明され、線形計画法の緩和を用いて性能バウンドが導出される。提案された集中型および分散型アルゴリズムは、全探索に比べて著しく低い計算複雑性で、ほぼ最適な性能を達成することが示された。

ABSTRACT

Fifth generation (5G) and beyond-5G (B5G) systems expect coverage and capacity enhancements along with the consideration of limited power, cost and spectrum. Densification of small cells (SCs) is a promising approach to cater these demands of 5G and B5G systems. However, such an ultra dense network of SCs requires provision of smart backhaul and fronthaul networks. In this paper, we employ a scalable idea of using networked flying platforms (NFPs) as aerial hubs to provide fronthaul connectivity to the SCs. We consider the association problem of SCs and NFPs in a SC network and study the effect of practical constraints related to the system and NFPs. Mainly, we show that the association problem is related to the generalized assignment problem (GAP). Using this relation with the GAP, we show the NP-hard complexity of the association problem and further derive an upper bound for the maximum achievable sum data rate. Linear Programming relaxation of the problem is also studied to compare the results with the derived bounds. Finally, two efficient (less complex) greedy solutions of the association problem are presented, where one of them is a distributed solution and the other one is its centralized version. Numerical results show a favorable performance of the presented algorithms with respect to the exhaustive search and derived bounds. The computational complexity comparison of the algorithms with the exhaustive search is also presented to show that the presented algorithms can be practically implemented.

研究の動機と目的

• 限られたインfra構築の下で、超密度小セル（SC）ネットワークにおけるフロントハールバックホール接続の課題に対処すること。
• SC-NFP関連付け問題を一般化割当問題（GAP）として定式化し、そのNP困難性を分析すること。
• 線形計画法の緩和を用いて、最大達成可能な合計データレートの理論的バウンドを導出すること。
• 実用的導入を目的とした、計算的に効率的な集中型および分散型グリーディアルゴリズムの設計。
• 合計データレートおよび計算複雑性の観点から、全探索および導出されたバウンドと比較してアルゴリズムの性能を評価すること。

提案手法

• バックホールレート、帯域幅、および1つのNFPあたりのリンク数に関する制約を含む、二値整数線形計画（BILP）としてSC-NFP関連付け問題をモデル化する。
• 一般化割当問題（GAP）への関連付けにより、問題のNP困難性を証明する。
• BILP定式化の線形計画法（LP）緩和を用いて、最大合計データレートの上界を導出する。
• 2つのグリーディアルゴリズムを提案する：集中型手法（CMDMSA）および分散型手法（M(DM)2S）、両者ともチャネルゲインおよびデータレート指標に基づく優先順位割当に依存する。
• 最適性能評価のベンチマークとして、分枝限定法（B&B）を用いる。
• 100のシナリオにわたり数値シミュレーションを実施し、B&B法、LP緩和、GAPバウンドと比較して性能および実行時間を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 SC-NFP関連付け問題はNP困難であり、一般化割当問題（GAP）と正式に関連づけることができるか？
• RQ2 SC-NFP関連付け問題の達成可能な合計データレートの理論的上界は何か？
• RQ3 提案されたグリーディアルゴリズムは、最適解および緩和解と比較して、合計データレートおよび関連付けられたSC数の観点でどの程度の性能を示すか？
• RQ4 提案されたアルゴリズムの計算複雑性は、全探索および他のベンチマークと比較してどの程度か？
• RQ5 提案されたアルゴリズムは、著しく短い実行時間でほぼ最適な性能を達成でき、実用的導入に適しているか？

主な発見

• SC-NFP関連付け問題は、一般化割当問題（GAP）への同等性を確立することで、NP困難であることが証明された。
• 導出された合計データレートの上界は、分枝限定法（B&B）による全探索の性能と非常に近い結果を示し、バウンドのきつさが妥当であることを裏付けた。
• 提案された集中型グリーディアルゴリズム（CMDMSA）は、B&B法およびGAPバウンドの1.5%以内の合計データレート性能を達成し、平均して0.000523秒の実行時間で動作した。
• 分散型グリーディアルゴリズム（M(DM)2S）は、ほぼ最適な性能を達成し、0.000445秒の実行時間で動作したため、リアルタイム導入に非常に適していることが示された。
• 利用可能なリンク数（Nl）が制限される状況でも、(DM)2SアルゴリズムはB&B法とほぼ同等の性能を示し、リソース制約下でも頑健であることがわかった。
• 提案されたアルゴリズムの計算複雑性は、B&B法に比べて著しく低く、(DM)2Sベースラインと比較してもわずかに高いにとどまり、実用的妥当性が確認された。