[논문 리뷰] Energy Efficient Resource Allocation Optimization in Fog Radio Access Networks with Outdated Channel Knowledge

Thi Ha Ly Dinh, Megumi Kaneko외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 09. 25.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 39인용 수 28

한 줄 요약

이 논문은 클라우드에서 오래된 채널 상태 정보(CSI)를 가진 퍼그 라디오 액세스 네트워크(F-RANs)를 위한 히우리스틱 에너지 효율적 자원 배정 방안을 제안한다. 전역적으로 오래된 CSI를 사용한 중심집중식 사용자 연결/에지 기지국(F-AP) 활성화와 국지적으로 정확한 CSI를 사용한 분산 beamforming을 조합함으로써, 합산 데이터율 최적화 기반 기준 대비 최대 2배 높은 에너지 효율성을 달성하면서도 합산 데이터율 저하를 약 25% 이내로 제한하고, 특히 세포 가장자리 사용자에 대한 공정성을 향상시킨다.

ABSTRACT

Fog Radio Access Networks (F-RAN) are gaining worldwide interests for enabling mobile edge computing for Beyond 5G. However, to realize the future real-time and delay-sensitive applications, F-RAN tailored radio resource allocation and interference management become necessary. This work investigates user association and beamforming issues for providing energy efficient F-RANs. We formulate the energy efficiency maximization problem, where the F-RAN specific constraint to guarantee local edge processing is explicitly considered. To solve this intricate problem, we design an algorithm based on the Augmented Lagrangian (AL) method. Then, to alleviate the computational complexity, a heuristic low-complexity strategy is developed, where the tasks are split in two parts: one solving for user association and Fog Access Points (F-AP) activation in a centralized manner at the cloud, based on global but outdated user Channel State Information (CSI) to account for fronthaul delays, and the second solving for beamforming in a distributed manner at each active F-AP based on perfect but local CSIs. Simulation results show that the proposed heuristic method achieves an appreciable performance level as compared to the AL-based method, while largely outperforming the energy efficiency of the baseline F-RAN scheme and limiting the sum-rate degradation compared to the optimized sum-rate maximization algorithm.

연구 동기 및 목표

• 클라우드에서 오래된 CSI라는 현실적인 조건 하에서 F-RAN의 에너지 효율적 자원 배정 문제를 해결하기 위해.
• 사용자 연결 및 F-AP 활성화에 F-RAN 특화 제약 조건을 적용하여 국지적 엣지 처리를 보장하기 위해.
• 중앙집중식 최적화 방법에 비해 계산 복잡도를 낮추면서도 높은 성능를 유지하기 위해.
• 특히 세포 가장자리 사용자와 같은 열악한 채널 조건에서 사용자 간 공정성을 향상시키기 위해.
• 불완전한 CSI 하에서 에너지 효율성과 합산 데이터율 사이의 유리한 트레이드오프를 달성하기 위해.

제안 방법

• 혼합정수비선형(non-convex) 에너지 효율 최대화 문제를 해결하기 위한 기준으로 증강 라그랑주(ADMM) 방법을 사용한다.
• 히우리스틱 이중단계 전략을 개발: 클라우드에서 전역 오래된 CSI를 사용한 중심집중식 사용자 연결 및 F-AP 활성화.
• 각 활성화된 F-AP에서 국지적 정확한 CSI를 사용한 분산 beamforming을 통해 실시간 최적화를 수행한다.
• 프론트홀(rate), 전력 예산, 국지적 처리를 위한 제약 조건을 통합하여 F-RAN 고유의 요구 조건을 충족시킨다.
• 각 F-AP의 beamforming 하위 문제를 국지적 CSI를 사용해 풀어 프론트홀 신호 전송과 지연을 줄인다.
• 프론트홀 지연으로 인한 CSI 노후화를 고려하여 클라우드에서 주기적으로 사용자 연결 및 F-AP 활성화를 최적화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 클라우드에서 오직 오래된 CSI만 이용 가능한 상황에서 F-RAN의 에너지 효율성을 어떻게 극대화할 수 있는가?
• RQ2 F-RAN에서 불완전한 CSI 하에서 에너지 효율성과 합산 데이터율 사이의 성능 트레이드오프는 어떠한가?
• RQ3 저복잡도 히우리스틱 방법이 근사 최적의 에너지 효율성을 달성하면서 기준 기반 방법보다 뛰어난 성능를 보일 수 있는가?
• RQ4 제안된 방법은 열악한 채널 조건, 예를 들어 세포 가장자리 사용자와 같은 사용자들에게 어떻게 공정성을 향상시키는가?
• RQ5 제안된 방법은 높은 에너지 효율성을 유지하면서 활성화된 F-AP의 수를 얼마나 줄일 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 히우리스틱 방법은 모든 CSI 오차 수준에서 기준 합산 데이터율 최적화 알고리즘 대비 최대 2배 높은 전역 에너지 효율성을 달성한다.
• 제안된 방법의 합산 데이터율 저하는 기준 합산 데이터율 최적화 기반 대비 약 25% 이내로 제한된다.
• 가장 열악한 30% 사용자(세포 가장자리 사용자)는 정확한 CSI 하에서 최대 2.3 Mbps, 고오차 CSI(σ²=1) 하에서는 1 Mbps를 달성하며, 기준 에너지 효율적 방법보다 뚜렷이 뛰어난 성능를 보인다.
• 기준 에너지 효율적 방법은 σ²=1 조건에서 전체 사용자의 15%만 1 Mbps 이상의 데이터율을 확보하지만, 제안된 방법은 동일 조건에서 67%의 사용자가 1 Mbps 이상의 데이터율을 확보한다.
• 제안된 히우리스틱 방법은 기준 에너지 효율적 방법보다 활성화된 F-AP의 수가 적어, 더 높은 에너지 효율성과 운영 비용 절감 효과를 나타낸다.
• 제안된 방법은 고오차 분산(σ²=1) 조건에서도 높은 성능를 유지하며, 이 수준에서 기준 에너지 효율적 방법보다 33% 높은 에너지 효율성을 확보한다.