[논문 리뷰] Dense Small Cell Networks: From Noise-Limited to Dense Interference-Limited

Bin Yang, Guoqiang Mao외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 01. 06.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 33인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 5G 소셀룰러 네트워크(스코어드 셀 네트워크, SCNs)에서 노이즈 제한에서 고밀도 간섭 제한으로의 전이를 분석하기 위한 통합 분석 프레임워크를 제안한다. 이는 라인 오브 사이트(LoS) 및 라인 오브 사이트가 아닌(NLoS) 전파, 다중 기울기 경로 손실, 그리고 가장 강한 순간적 또는 평균 수신 전력 기반의 사용자 연결을 고려한다. 주요 기여는 기지국(BS) 밀도에 따라 네 가지 구분되는 성능 영역을 식별한 것으로, 해석 가능한 경계 정의와 검증된 분석 결과를 통해 노이즈, 목적 신호, 간섭이 밀도 증가에 따라 순차적으로 네트워크 성능을 지배함을 보여준다.

ABSTRACT

Considering both non-line-of-sight (NLoS) and line-of-sight (LoS) transmissions, the transitional behaviors from noise-limited regime to dense interference-limited regime have been investigated for the fifth generation (5G) small cell networks (SCNs). Besides, we identify four performance regimes based on base station (BS) density, i.e., (i) the noise-limited regime, (ii) the signal-dominated regime, (iii) the interference-dominated regime, and (iv) the interference-limited regime. To characterize the performance regime, we propose a unified framework analyzing the future 5G wireless networks over generalized shadowing/fading channels, in which the user association schemes based on the strongest instantaneous received power (SIRP) and the strongest average received power (SARP) can be studied, while NLoS/LoS transmissions and multi-slop path loss model are considered. Simulation results indicate that different factors, i.e., noise, desired signal, and interference, successively and separately dominate the network performance with the increase of BS density. Hence, our results shed new light on the design and management of SCNs in urban and rural areas with different BS deployment densities.

연구 동기 및 목표

• 기지국(BS) 밀도 증가에 따라 밀집된 소셀룰러 네트워크(SCNs)의 성능 전이를 이해하기 위해.
• 기지국 밀도에 기반하여 네 가지 명확히 구분되는 성능 영역—노이즈 제한, 신호 지배, 간섭 지배, 간섭 제한—을 식별하고 정의하기 위해.
• 라인 오브 사이트(LoS)/라인 오브 사이트가 아닌(NLoS) 전송, 다중 기울기 경로 손실, 그리고 가장 강한 순간적 또는 평균 수신 전력 기반의 사용자 연결을 포함하는 통합 분석 프레임워크를 개발하기 위해.
• 도시 및 농촌 환경에서의 실용적 네트워크 설계 및 구현을 위해 성능 영역 간 경계를 해석 가능한 방식으로 정의하기 위해.

제안 방법

• 기지국 배치를 위해 포아송 점 프로세스(PPP) 모델을 사용하는 통합 프레임워크를 제안하며, 별도의 경로 손실 모델을 적용한 라인 오브 사이트(LoS) 및 라인 오브 사이트가 아닌(NLoS) 링크를 포함한다.
• 원래 네트워크를 해석 가능한 거리에 의존하는 모델로 변환하기 위해 등가 정리(Equivalence Theorem)를 도입한다.
• PPP의 확률 생성 기능(PGFL)을 적용하여 집합 간섭의 라플라스 변환을 유도하며, 라인 오브 사이트(LoS) 및 라인 오브 사이트가 아닌(NLoS) 간섭자 모두를 고려한다.
• 레이일리, 라이케리언, 나카가미-m와 같은 일반화된 fading 및 샤도잉 모델 하에서 커버리지 확률과 영역 스펙트럼 효율성(ASE)에 대한 폐쇄형 표현식을 유도한다.
• 특정 사용자의 연결이 라인 오브 사이트(LoS) 또는 라인 오브 사이트가 아닌(NLoS) 기지국과 이루어질 경우, 신호 전력 임계값에 기반한 조건부 기대값을 사용한다.
• 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 분석 결과를 검증하며, 다양한 기지국 밀도에서 이론적 예측과 시뮬레이션 성능을 비교한다.

Figure 1: CDF of the strongest received signal power, $P_{t}=1$ W (30 dBm), log-normal shadowing with zero means, $\sigma^{\textrm{NL}}=4$ dB and $\sigma^{\textrm{L}}=3$ dB, simulation and analytical results.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기지국(BS) 밀도 증가에 따라 소셀룰러 네트워크(SCNs)에서 노이즈 제한 영역에서 고밀도 간섭 제한 영역으로의 네트워크 성능 전이 방식은 어떻게 되는가?
• RQ2 기지국(BS) 밀도에 따라 나타나는 네 가지 명확히 구분되는 성능 영역은 무엇이며, 이들의 경계는 수학적으로 어떻게 정의될 수 있는가?
• RQ3 라인 오브 사이트(LoS) 및 라인 오브 사이트가 아닌(NLoS) 전송과 다중 기울기 경로 손실은 밀집된 SCNs에서 커버리지 확률과 ASE에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 다른 사용자 연결 전략—가장 강한 순간적 수신 전력(SIRP) 대비 가장 강한 평균 수신 전력(SARP)—은 혼합된 LoS/NLoS 환경에서 네트워크 성능에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ5 다양한 기지국(BS) 밀도에서 노이즈, 목적 신호, 간섭 중 어느 것이 상대적으로 지배적인가? 이 전이가 시스템 설계에 미치는 영향은 무엇인가?

주요 결과

• 기지국(BS) 밀도 증가에 따라 네 가지 명확히 구분되는 영역—노이즈 제한, 신호 지배(비-라인 오브 사이트에서 라인 오브 사이트로의 전이), 간섭 지배(비-라인 오브 사이트에서 라인 오브 사이트로의 전이), 고밀도 간섭 제한—으로의 네트워크 전이가 발생한다.
• 노이즈 제한 영역과 신호 지배 영역 간의 경계는 가장 강력한 기지국으로부터 오는 목적 신호 전력이 노이즈 전력과 동일해지는 지점에서 결정된다.
• 신호 지배 영역과 간섭 지배 영역 간의 경계는 가장 강력한 간섭자로부터 오는 간섭 전력이 목적 신호 전력과 동일해지는 지점에서 발생한다.
• 간섭 지배 영역과 고밀도 간섭 제한 영역 간의 경계는 모든 간섭자로부터 오는 집합 간섭 전력이 목적 신호 전력을 지배하게 될 때 도달된다.
• 시뮬레이션 결과는 노이즈, 목적 신호, 간섭이 기지국(BS) 밀도 증가에 따라 순차적으로 네트워크 성능을 지배함을 확인하며, 성능 영역 전이 모델의 타당성을 검증한다.
• 제안된 분석 프레임워크는 모든 영역에서 커버리지 확률과 ASE를 정확하게 예측하며, 이론적 결과와 시뮬레이션 간의 강한 일치를 보여준다.

Figure 2: Coverage probability vs. BS density $\lambda$ , $\eta=-95\textrm{ dBm}$ , $\mu^{\textrm{NL}}=\mu^{\textrm{L}}=1$ , simulation and analytical results.