[논문 리뷰] Coverage in Downlink Heterogeneous mmWave Cellular Networks with User-Centric Small Cell Deployment

Xueyuan Wang, Esma Turgut외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 07. 21.

Millimeter-Wave Propagation and Modeling참고 문헌 21인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 스토하스틱 기하학을 사용하여 사용자 중심 소셀 배치를 고려한 K-tier mmWave 이종 네트워크에서의 다운링크 커버리지 성능을 분석한다. 사용자 장비(UE) 위치는 포아송 클러스터 프로세스(토머스 및 마테르니언)로 모델링하고, 방향성 빔포밍과 LOS/NLOS 경로 손실을 통합하여, 폐쇄형 SINR 커버리지 확률 표현식을 유도한다. 이는 더 강한 사용자 클러스터링과 좁은 빔폭을 통해 성능 향상을 보여준다.

ABSTRACT

A K-tier heterogeneous downlink millimeter wave (mmWave) cellular network with user-centric small cell deployments is studied in this paper. In particular, we consider a heterogeneous network model with user equipments (UEs) being distributed according to a Poisson Cluster Process (PCP). Specifically, we address two cluster processes, namely (i) Thomas cluster process, where the UEs are clustered around the base stations (BSs) and the distances between UEs and the BS are modeled as Gaussian distributed, and (ii) Matern cluster process, where the UEs are scattered according to a uniform distribution. In addition, distinguishing features of mmWave communications including directional beamforming and a sophisticated path loss model incorporating both line-of-sight (LOS) and non-line-of-sight (NLOS) transmissions, are taken into account. Initially, the complementary cumulative distribution function (CCDF) and probability density function (PDF) of path loss are provided. Subsequently, using tools from stochastic geometry, we derive a general expression for the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) coverage probability. Our results demonstrate that coverage probability can be improved by decreasing the size of UE clusters around BSs, decreasing the beamwidth of the main lobe, or increasing the main lobe directivity gain. Moreover, interference has noticeable influence on the coverage performance of our model. We also show that better coverage performance is achieved in the presence of clustered users compared to the case in which the users are distributed according to a Poisson Point Process (PPP).

연구 동기 및 목표

• mmWave 네트워크에서 공간 상관관계를 고려한 실제 사용자 장비(UE) 분포를 모델링하여, UE가 소셀 기지국(BS) 주변에 클러스터링되는 상황을 반영하고, 독립적인 PPP 분포를 가정하는 것과는 다름을 고려한다.
• 방향성 빔포밍과 LOS/NLOS 전파 조건을 고려하여, 사용자 중심 소셀 배치가 mmWave 이종 네트워크의 다운링크 커버리지 확률에 미치는 영향을 분석한다.
• 클러스터링된 UE를 가진 K-tier mmWave 네트워크에서 신호 대 간섭 및 노이즈비(SINR) 커버리지 확률에 대한 일반적인 해석적 표현식을 유도한다.
• 빔폭, 빔 직접성 이득, 클러스터 크기 등이 실제 mmWave 전파 조건 하에서 커버리지 성능에 미치는 영향을 정량화한다.

제안 방법

• UE 위치를 포아송 클러스터 프로세스—특히 토머스 및 마테르니언 클러스터 프로세스—를 사용하여 모델링하며, UE는 소셀 BS 주변에 정규 또는 균일 분포를 가진 공간적 클러스터를 이룬다.
• 거리에 따라 변하는 경로 손실과 차단 효과를 포함한 별도의 LOS 및 NLOS 성분을 포함하여 실제 mmWave 전파 조건을 모델링한다.
• 스토하스틱 기하학 도구를 적용하여 간섭의 라플라스 변환을 유도하고, 경로 손실의 보완 누적분포함수(CCDF)를 사용하여 SINR 커버리지 확률을 계산한다.
• 간섭 전력의 기대값을 계산하고 간섭 분포의 라플라스 변환을 적용하여 커버리지 확률의 폐쇄형 표현식을 유도한다.
• 차단 효과 모델링을 위해 D-ball 근사법을 사용하고, 빔포밍 이득과 빔폭 영향을 간섭 및 신호 전력 모델에 통합한다.
• 클러스터 프로세스 유형(토머스 또는 마테르니언)에 따라 LOS 및 NLOS 링크에 대해 별도의 커버리지 확률 표현식을 유도하며, 거리 분포의 차이를 고려한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 UE가 BS 주변에 클러스터링되는 사용자 중심 소셀 배치는 mmWave 이종 네트워크에서 다운링크 SINR 커버리지 확률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 방향성 빔포밍을 고려한 mmWave 네트워크에서 클러스터 형상(Gaussian 대 uniform)은 커버리지 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 빔폭과 빔 직접성 이득은 사용자 중심 mmWave 네트워크에서 커버리지 확률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 다른 티어에서 오는 간섭은 클러스터링된 UE를 가진 K-tier mmWave 네트워크에서 커버리지 성능을 얼마나 떨어뜨리는가?
• RQ5 실제 mmWave 전파 조건 하에서, 클러스터링된 UE 배치가 균일한 PPP 분포보다 커버리지 확률 측면에서 우수한가?

주요 결과

• UE 클러스터 크기를 줄일수록 더 강하고 신뢰할 수 있는 라인오브사이트(LOS) 링크와 감소된 간섭으로 인해 커버리지 확률이 향상된다.
• narrower main lobe beamwidth는 공간 간섭을 줄이고 빔 직접성을 향상시켜 커버리지 확률을 증가시킨다.
• 더 높은 메인 로브 직접성 이득은 수신기에서 신호 전력을 향상시켜 SINR 향상과 더 높은 커버리지 확률을 유도한다.
• 다른 티어에서 오는 간섭은 특히 밀도 높은 배치에서 커버리지 성능에 상당한 영향을 미치며, 정확한 성능 평가를 위해 신중히 모델링되어야 한다.
• 모델은 클러스터링된 UE(토머스 또는 마테르니언 프로세스)가 균일한 PPP 분포보다 더 예측 가능하고 유리한 전파 조건으로 더 우수한 커버리지 성능을 보여준다.
• 유도된 커버리지 확률 표현식은 폐쇄형이며, 클러스터 프로세스 유형, 빔 파rameter, LOS 및 NLOS 링크의 경로 손실 모델에 따라 달라진다.