[論文レビュー] Throughput and Robustness Guaranteed Beam Tracking for mmWave Wireless Networks

Pei Zhou, Xuming Fang+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 13, 2017

Millimeter-Wave Propagation and Modeling参考文献 8被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、リアルタイムのチャネルおよび位置フィードバックを用いて、システムスルーレットとビームハンドオーバー確率を統合最適化することで、スルーレットと耐障害性を保証するビームトラッキング（TRB-T）機構を提案する。ビーム幅、ユーザー分布、移動性のバランスを取ることで、スルーレット最適化のみまたはハンドオーバー最小化のみのアプローチに比べて優れた性能を達成し、28GHzおよび60GHz帯の混雑で移動性の高い環境において、QoEの劣化を低減しながら高いスペクトル効率を維持する。

ABSTRACT

With the increasing demand of ultra-high-speed wireless communications and the existing low frequency band (e.g., sub-6GHz) becomes more and more crowded, millimeter-wave (mmWave) with large spectra available is considered as the most promising frequency band for future wireless communications. Since the mmWave suffers a serious path-loss, beamforming techniques shall be adopted to concentrate the transmit power and receive region on a narrow beam for achieving long distance communications. However, the mobility of users will bring frequent beam handoff, which will decrease the quality of experience (QoE). Therefore, efficient beam tracking mechanism should be carefully researched. However, the existing beam tracking mechanisms concentrate on system throughput maximization without considering beam handoff and link robustness. This paper proposes a throughput and robustness guaranteed beam tracking mechanism for mobile mmWave communication systems which takes account of both system throughput and handoff probability. Simulation results show that the proposed throughput and robustness guaranteed beam tracking mechanism can provide better performance than the other beam tracking mechanisms.

研究の動機と目的

• モバイルmmWaveネットワークにおけるシステムスルーレットとビームハンドオーバー頻度のトレードオフを解決すること。
• ユーザーの移動による破壊的ビームハンドオーバーを最小限に抑えることで、品質の体験（QoE）を向上させること。
• マルチユーザーで高移動性の環境において、高データレートとリンク安定性の両方を満たすビームカバレッジを統合最適化すること。
• リアルタイムのUE位置およびチャネル状態に応じて動的に調整可能な、耐障害的で適応性のあるビームトラッキングソリューションを提供すること。
• スルーレットのみを重視するか、ハンドオーバーの削減のみを重視する従来のビームトラッキング機構を上回ること。

提案手法

• TRB-T機構は、システムスルーレットとビームハンドオーバー確率を統合最適化目的関数として組み合わせたユーティリティ関数を用いる。
• 即時のチャネル状態情報（CSI）とリアルタイムのユーザー機器（UE）位置データを活用して、ビームカバレッジ品質を予測する。
• ビーム選択プロセスは、ビーム幅、ユーザー分布、移動パターンのバランスを取ることで、ハンドオーバー確率を最小限に抑えつつ、有効スルーレットを最大化する。
• UEの移動予測と信号品質指標に基づいて、動的にビーム方向を再構成するビームトラッキングアルゴリズムを設計する。
• 複数UEを1ビームで効率的にサービス提供するため、方向性ビームフォーミングとプレコードインを組み合わせ、ユーザー間干渉を最小限に抑える。
• シミュレーションモデルには28GHzおよび60GHz帯を含み、ビーム幅は10°および30°、UE密度は1～30/ビームの範囲で変動させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 mmWaveネットワークにおけるビームトラッキングを、システムスルーレットの最大化とビームハンドオーバー確率の最小化の両面で最適化する方法は何か？
• RQ2 ビーム幅と搬送波周波数（28GHz対60GHz）が、モバイルmmWaveシステムにおけるスルーレットと耐障害性のトレードオフに与える影響は何か？
• RQ3 提案されたTRB-T機構は、スルーレットのみを最適化するか、ハンドオーバーの削減のみを最適化するビームトラッキングと比較して、混雑でマルチユーザーな環境でどのように性能を発揮するか？
• RQ4 リアルタイムの位置情報およびCSIフィードバックは、モバイルmmWaveネットワークにおけるビームトラッキング性能とQoEにどの程度向上効果をもたらすか？
• RQ5 ビームカバレッジの統合最適化は、単一目的のビームトラッキング戦略よりも、全体的なネットワーク性能を向上させることができるか？

主な発見

• 提案されたTRB-T機構は、UE数の最大化とスルーレットの最大化のみを目的とする手法と比較して、統合スルーレットと耐障害性指標（TR）において一貫して優れた性能を示す。
• 28GHzおよび60GHz帯の両方において、UE数が増加するにつれて、TRB-Tは他の手法よりも高いTR値を達成する。
• 28GHz帯では、密なユーザー環境下で最大スルーレット機構に対して15–20%、最大UE数機構に対して10–15%の性能向上を達成する。
• 60GHz帯では、高いパスロスが課題となるが、TRB-Tはベースライン手法に比べて優れた耐障害性とスルーレットを維持する。ただし、28GHz帯に比べて絶対的なTR値は低くなる。
• 狭いビーム（10°）は、スパarsな状況では高い指向性利得により高いスルーレットを達成するが、混雑状況では広いビーム（30°）がユーザー多重性の観点でより優れたスケーラビリティを示す。
• TRB-T機構はスルーレットを犠牲にすることなくビームハンドオーバー確率を低減し、空港や鉄道駅のような高移動性環境におけるQoE向上に寄与する。