[논문 리뷰] A Statistical Approach for RF Exposure Compliance Boundary Assessment in Massive MIMO Systems

Paolo Baracca, Andreas Weber외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 25.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 8인용 수 54

한 줄 요약

논문은 3GPP 3D-channel-model 기반의 통계적 방법을 사용하여 대형 MIMO 기지국 주변의 RF 노출 준수 경계선을 추정하고, 전통적인 방법에 비해 경계 반경이 절반으로 축소될 가능성을 보여준다.

ABSTRACT

Massive multiple-input multiple-output (MIMO) is a fundamental enabler to provide high data throughput in next generation cellular networks. By equipping the base stations (BSs) with tens or hundreds of antenna elements, narrow and high gain beams can be used to spatially multiplex several user equipment (UE) devices. While increasing the achievable performance, focusing the transmit power into specific UE directions also poses new issues when performing the radio frequency (RF) exposure assessment. In fact, the spatial distribution of the actual BS transmit power strongly depends on the deployment scenario and on the position of the UEs. Traditional methods for assessing the RF exposure compliance boundaries around BS sites are generally based on maximum transmit power and static beams. In massive MIMO systems, these approaches tend to be very conservative, in particular when time averaging is properly considered. In this work, we propose to leverage the three dimensional spatial channel model standardized by the Third Generation Partnership Project in order to assess reasonably foreseeable compliance boundaries of massive MIMO BSs. The analysis is performed by considering BSs fully loaded and different configurations of active UEs per cell. Numerical results show that the statistical approach developed in this paper allows reducing to nearly half the compliance distance when compared to the traditional method.

연구 동기 및 목표

• 대형 MIMO 빔과 현실적인 트래픽 부하에 따른 RF 노출 우려를 제기합니다.
• 3GPP 3D 채널 모델에 기반한 준수 경계 계산의 통계적 프레임워크를 제안합니다.
• 활성 UE 수와 트래픽 동적이 경계 크기에 미치는 영향을 정량화합니다.
• 도시형 매크로 및 도시형 마이크로 시나리오 전반의 시스템 차원의 시뮬레이션을 제공합니다.
• 퍼센타일 기반 경계가 제외 구역 필요량을 크게 줄일 수 있음을 보여줍니다.

제안 방법

• BS-UE 전파를 UMa 및 UMi 시나리오에서 3GPP 3D 채널 모델로 모델링합니다.
• 현실적 로딩(K 활성 UE, 드롭 지속시간 D) 하에서 6분 평균 빔포밍 이득 G_A(theta,phi)를 계산합니다.
• G_A의 p번째 백분위수 사용하여 r_p(theta,phi) = (1/E_MAX) * sqrt( P_TX G_A,p(theta,phi) Z_0 / (4 pi) )를 도출합니다.
• p번째 백분위수에 따라 경계 측정값으로서의 준수 거리 r_CB,p = max_theta,phi r_p(theta,phi)를 정의합니다.
• 다양한 K 및 D에 대해 G_A 및 P_A의 CDF를 평가하여 노출 분포를 연구합니다.
• 전통적인 보수적 반경(r_CB,trads)과의 비교를 통해 통계적 경계 반경을 보고하고 비율 감소를 제시합니다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대형 MIMO에서 6분 평균 빔포밍 이득 분포가 RF 노출 경계에 어떤 영향을 미치나요?
• RQ2 UMa 및 UMi에서 서로 다른 활성 UE 수와 드롭 지속시간에 대해 95 및 99 백분위수를 사용할 때의 경계 반경은 얼마인가요?
• RQ3 전통적인 최대 전력 방법과 비교하여 통계적 접근이 RF 노출 제외 구역을 얼마나 축소할 수 있나요?
• RQ4 UE 분포와 트래픽 부하가 준수 경계의 형태와 크기에 어떤 영향을 주나요?

주요 결과

• K=1, D=60s에서 실제 BS 송신 전력의 95번째/99번째 분위수는 각각 약 26%/32%, UMa의 경우이고 22%/27%는 UMi의 경우입니다.
• K=1, D=60s에서 p=95/99일 때 통계적 접근 방식은 전통적 방법 대비 준수 거리의 대략 50%를 제공합니다(UMa 및 UMi 모두).
• 활성 UE 수(K)를 늘리거나 드롭 지속시간(D)을 줄이면 경계 크기가 더 감소합니다.
• 고정된 p에 대해 트래픽이 더 다양해질수록(더 높은 K) 또는 6분 창에 더 많은 UE에 에너지가 분산될수록 경계 반경이 감소합니다.
• UMi는 일반적으로 BS 송신 전력이 더 낮아(44 dBm vs. 49 dBm) UMa보다 작은 경계가 필요합니다.
• 표 I–II는 경계 반경을 정량화하고 전통적 방법 대비 큰 감소를 보여주며, 예를 들어 p=99번째에서 UMa의 K=1, D=60s일 때 전통 거리의 최대 약 56%까지 감소합니다.