[논문 리뷰] 5G NR-LTE Coexistence: Opportunities, Challenges, and Solutions

Sneihil Gopal, David Griffith외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 10. 08.

Advanced MIMO Systems Optimization인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 공공 안전, 기계 간 통신, V2X 네트워크에서 5G NR-LTE 공존을 위한 새로운 일반적인 스펙트럼 공유 기법을 제안하며, 평균과 분산을 활용한 통계적 수요 모델링을 통해 정적 및 동적 자원 할당을 최적화한다. 최대값 기반 방법에 비해 자원 고갈과 과다 할당을 줄이며, 다양한 부하 조건에서 공정하고 더 효율적인 자원 분배를 달성한다.

ABSTRACT

5G New Radio (NR) promises to support diverse services such as enhanced mobile broadband (eMBB), ultra-reliable low-latency communication (URLLC), and massive machine-type communication (mMTC). This requires spectrum, most of which is occupied by 4G Long Term Evolution (LTE). Hence, network operators are expected to deploy 5G using the existing LTE infrastructure while migrating to NR. In addition, operators must support legacy LTE devices during the migration, so LTE and NR systems will coexist for the foreseeable future. In this article, we address LTE-NR coexistence starting with a review of both radio access technologies. We then describe the contributions by the 3rd Generation Partnership Project (3GPP) to solving the coexistence issue and catalog the major coexistence scenarios. Lastly, we introduce a novel spectrum sharing scheme that can be applied to the coexistence scenarios under study.

연구 동기 및 목표

• 스펙트럼 이관 과정에서 5G NR와 기존 LTE 네트워크 간 공존 문제를 해결한다.
• 공공 안전, 기계 간 통신, V2X 네트워크에서의 공존 시나리오를 분석한다.
• 3GPP의 LTE-NR 공존 기술 솔루션을 평가하고 기존 접근 방식의 격차를 규명한다.
• 정적 및 동적 자원 할당을 최적화하기 위한 새로운 일반적인 스펙트럼 공유 기법을 제안한다.
• 통계적 수요 모델링(평균과 분산)이 최대값 기반 할당보다 자원 고갈과 과다 할당을 줄이는 데서 열등한 성능을 보임을 입증한다.

제안 방법

• 피크 값이 아닌 평균과 분산을 활용한 통계적 분포를 사용하여 LTE 및 NR 네트워크의 자원 수요를 모델링한다.
• 통계적 수요 파rameter를 기반으로 결핍과 초과를 최소화하는 자원 할당 최적화 문제를 수립한다.
• 자원 풀 크기(Nr = 20, 60, 100)가 다양한 경우에 대해 제안된 통계 최적화 방법과 최대값 기반 할당을 비교한다.
• 시뮬레이션 기반 평가를 통해 두 네트워크의 다양한 우선순위 수준(γ)에서 공정성, 결핍, 초과를 평가한다.
• 특히 공공 안전 및 V2X 환경에서 eMBB, mMTC, URLLC 사용 사례의 공존 시나리오에 이 기법을 적용한다.
• 정적 및 동적 자원 할당을 지원하는 스케줄러 프레임워크에 이 방법을 통합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 통계적 수요 모델링(평균과 분산)은 최대 수요(최대값)에 비해 LTE-NR 스펙트럼 공유 최적화에서 어떻게 비교되는가?
• RQ2 자원 풀 크기가 LTE-NR 공존에서 공정성, 자원 고갈, 과다 할당에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ3 자원 효율성 측면에서 제안된 기법이 기존 최대값 기반 할당보다 뛰어난 시나리오는 어떤가?
• RQ4 제안된 스펙트럼 공유 기법은 공공 안전, MTC, V2X 네트워크와 같은 실세계 사용 사례에 어떻게 적용될 수 있는가?
• RQ5 통계적 할당과 피크 기반 할당을 사용할 경우 공정성과 자원 과다 할당 간의 상충 관계는 어떠한가?

주요 결과

• 자원 풀 크기(Nr = 20)가 추정된 수요보다 작을 경우, 두 네트워크 모두 심각한 자원 고갈을 경험한다. 통계적 방법은 우선순위 가중치(γ)의 더 넓은 범위에서 총 고갈량을 줄인다.
• Nr = 60일 경우, 통계적 방법은 γ ≈ 0.55에서 완벽한 공정 할당을 달성하지만, 최대값 기반 할당은 극단적인 γ 값(0 또는 1 근처)에서만 공정성이 유지되어 과다 할당을 초래한다.
• Nr = 100일 경우, 최대값 기반 할당은 과다 할당과 초과를 초래하지만, 통계적 방법은 평균 수요에 가까운 할당을 제공하여 일부 결핍이 발생한다.
• 통계적 접근은 자원 풀 크기가 최대 수요 근처일 경우, 특히 γ 값의 더 넓은 범위에서 더 공정한 할당을 이끈다.
• 제안된 기법은 최악의 피크에 기반한 것이 아니라 실제 통계적 수요에 맞춰 할당을 조정함으로써 자원 고갈과 과다 할당을 모두 줄인다.
• 이 방법은 일반적이며 공공 안전 및 V2X 네트워크에서 eMBB, mMTC, URLLC를 포함한 다양한 공존 시나리오에 적용 가능하다.