[논문 리뷰] An Effective Handover Analysis for the Randomly Distributed Heterogeneous Cellular Networks

Bin Fang, Wuyang Zhou|arXiv (Cornell University)|2015. 01. 07.

Advanced MIMO Systems Optimization인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 무작위로 배치된 이종 림계 셀룰러 네트워크(HCNs)에서 핸드오버 비율을 계산하기 위한 확률적 기하학 기반 분석 프레임워크를 제안한다. 특히 다층 아키텍처에 초점을 맞추고 있다. 기지국(BS) 위치를 포아송 점 프로세스로 모델링하고 무한소 방법을 적용하여, 사용자 속도 및 네트워크 파rameter에 따라 의존하는 순간 핸드오버 비율에 대한 닫힌 형태의 수식을 유도한다. 결과는 다양한 이동성 모델을 통한 시뮬레이션을 통해 검증되었다.

ABSTRACT

Handover rate is one of the most import metrics to instruct mobility management and resource management in wireless cellular networks. In the literature, the mathematical expression of handover rate has been derived for homogeneous cellular network by both regular hexagon coverage model and stochastic geometry model, but there has not been any reliable result for heterogeneous cellular networks (HCNs). Recently, stochastic geometry modeling has been shown to model well the real deployment of HCNs and has been extensively used to analyze HCNs. In this paper, we give an effective handover analysis for HCNs by stochastic geometry modeling, derive the mathematical expression of handover rate by employing an infinitesimal method for a generalized multi-tier scenario, discuss the result by deriving some meaningful corollaries, and validate the analysis by computer simulation with multiple walking models. By our analysis, we find that in HCNs the handover rate is related to many factors like the base stations' densities and transmitting powers, user's velocity distribution, bias factor, pass loss factor and etc. Although our analysis focuses on the scenario of multi-tier HCNs, the analytical framework can be easily extended for more complex scenarios, and may shed some light for future study.

연구 동기 및 목표

• 이종 림계 셀룰러 네트워크(HCNs)에서 핸드오버 비율에 대한 신뢰할 수 있고 일반화된 수학적 표현이 부족한 문제를 해결하기 위해, 특히 무작위 기지국(BS) 배치와 다양한 송신 전력으로 인한 영향을 다루기 위함이다.
• 임의의 BS 밀도, 송신 전력, 경로 손실 지수를 가진 다층 HCN에서 수평 핸드오버와 수직 핸드오버의 비율을 계산하기 위한 실용적인 분석 프레임워크를 개발하기 위함이다.
• 핸드오버 비율이 사용자 이동 속도 분포에만 의존하고 방향에는 영향을 받지 않음을 입증함으로써, 모든 무기억 이동성 모델에 적용 가능함을 보여주기 위함이다.
• 다양한 걷기 모델을 사용한 광범위한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 분석 결과의 정확성을 검증함으로써, 현실적인 이동 조건 하에서의 정확성을 확보하기 위함이다.
• 5G 및 그 이상의 네트워크에서 이동성 및 자원 관리에 대한 향후 연구를 위한 기반을 마련하기 위해, 확장 가능하고 스케일러블한 분석 모델을 제공하기 위함이다.

제안 방법

• 각 층의 기지국 위치를 상호 독립적인 균일한 포아송 점 프로세스(PPPs)로 모델링하여, 무작위 네트워크 구조의 확률적 기하학 기반 분석을 가능하게 한다.
• 기하학적 확률에 기반한 셀 경계를 횡단할 확률을 바탕으로, 주어진 속도로 이동하는 일반 사용자 단말(UE)이 경험하는 순간 핸드오버 비율을 무한소 방법을 적용하여 유도한다.
• 다른 층의 UE와 기지국 간의 거리와 각도의 결합 분포를 통합하여, 어떤 두 층 사이의 핸드오버 비율에 대한 닫힌 형태의 수식을 유도한다.
• 실제 배치 시나리오를 모델링하기 위해 편향 인자와 경로 손실 지수를 도입하여, 서로 다른 층의 기지국이 다양한 커버리지 범위와 신호 강도를 가질 수 있도록 한다.
• 유도된 순간 핸드오버 비율 수식을 사용자 속도 분포에 따라 평균화하여 총 예상 핸드오버 비율을 도출한다.
• 다양한 이동성 모델(예: 무작위 보행 및 랜덤 웨이포oin트)을 사용한 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 분석 결과를 검증하며, 여러 네트워크 구성에서의 정확성을 입증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기지국이 무작위로 배치되어 있고 서로 다른 송신 전력을 가지는 다층 이종 림계 셀룰러 네트워크에서 핸드오버 비율을 어떻게 분석적으로 모델링할 수 있는가?
• RQ2 핸드오버 비율이 기지국 밀도, 송신 전력, 경로 손실 지수, 사용자 속도와 같은 핵심 시스템 파rameter에 어떻게 의존하는가?
• RQ3 핸드오버 비율은 사용자 이동 방향에 따라 달라지나, 무기억 이동성 가정에 따라 속도에 의해만 결정되는가?
• RQ4 수직 핸드오버(다른 층 간)와 수평 핸드오버(동일 층 내)의 빈도는 어떻게 비교되며, 이 비율에 영향을 주는 요소는 무엇인가?
• RQ5 제안된 분석 프레임워크는 다층 모델을 초월한 더 복잡한 HCN 시나리오로 확장 가능한가?

주요 결과

• 순간 핸드오버 비율은 사용자의 순순간 속도에만 의존하며, 이동 방향과는 무관하다. 이는 모델이 모든 무기억 이동성 모델에 적용 가능함을 검증한다.
• 유도된 핸드오버 비율 수식은 기지국 밀도, 송신 전력, 경로 손실 지수, 편향 인자, 사용자 속도 분포의 닫힌 형태 함수이다.
• 시뮬레이션 결과는 다양한 이동 패턴에서 분석 모델의 정확성을 확인하였으며, 이론적 예측과 시뮬레이션된 핸드오버 비율 간의 높은 일치를 보였다.
• 전체 핸드오버 비율은 사용자 속도가 높아지고 네트워크 내 기지국 밀도가 증가할수록 증가한다. 특히 두 번째 층에서는 밀도가 두 배로 증가할 경우 200% 이상 증가하는 현상이 관찰되었다.
• 수직 핸드오버 비율은 편향 인자와 경로 손실 지수에 의해 크게 영향을 받는다. 하층 기지국의 편향을 증가시키면 커버리지가 연장되어 핸드오버 비율이 최대 60% 감소할 수 있다.
• 시스템 파rameter가 상호 대칭일 경우, 두 층 간의 정방향 및 역방향 핸드오버 비율은 대칭적이며, 이는 유도된 수식의 이론적 대칭성을 확인한다.