[논문 리뷰] Flow-level performance of random wireless networks

Richard Combes, Eitan Altman|arXiv (Cornell University)|2013. 07. 28.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 35인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 포아송 분포를 가진 기지국(BS)을 가진 무선 랜덤 네트워크에서 유량 수준 성능을 연구하며, 각 BS를 사용자 분포와 이웃 셀 간 간섭에 따라 달라지는 부하를 가지는 큐로 모델링한다. 선상의 부하 분포에 대한 정확한 라플라스 변환과 평면상의 모멘트 공식을 유도하며, 밀도가 높은 네트워크에서는 간섭이 정규분포를 띠며 부하가 알려진 평균과 분산을 가진 감마분포로 잘 근사됨을 보여준다.

ABSTRACT

We study the flow-level performance of random wireless networks. The locations of base stations (BSs) follow a Poisson point process. The number and positions of active users are dynamic. We associate a queue to each BS. The performance and stability of a BS depend on its load. In some cases, the full distribution of the load can be derived. Otherwise we derive formulas for the first and second moments. Networks on the line and on the plane are considered. Our model is generic enough to include features of recent wireless networks such as 4G (LTE) networks. In dense networks, we show that the inter-cell interference power becomes normally distributed, simplifying many computations. Numerical experiments demonstrate that in cases of practical interest, the loads distribution can be well approximated by a gamma distribution with known mean and variance.

연구 동기 및 목표

• 무작위로 위치한 기지국(BS)을 가진 무선 네트워크의 유량 수준 성능을 스토케스틱 기하학과 큐잉 이론을 사용하여 모델링하고 분석하는 것.
• 무작위 사용자 진입, 이동성, 공유 자원 접근과 같은 동적 사용자 행동이 BS 부하와 네트워크 안정성에 미치는 영향을 이해하는 것.
• BS 부하의 일차 및 이차 모멘트에 대한 해석적 표현을 유도하며, 경우에 따라 라플라스 변환을 통해 전체 분포를 도출하는 것.
• 주파수 재사용 전략(하드 및 소프트)이 포아송 밀도 네트워크에서 평균 부하와 네트워크 성능에 미치는 영향을 평가하는 것.
• 실제 네트워크 시나리오에서 평균과 분산이 알려진 감마분포로 부하 분포를 근사하는 데의 정확도를 평가하는 것.

제안 방법

• 실제 비정규적인 배치를 반영하기 위해 기지국 위치를 동질적 포아송 점 프로세스(PPP)로 모델링한다.
• 각 기지국을 큐와 연결하며, 부하는 거리와 간섭에 따라 달라지는 함수의 베르로이 세포 위에서의 적분으로 정의한다.
• 스토케스틱 기하학을 사용하여 간섭을 포아송 샷노이즈로 모델링하고, 간섭 분포의 모멘트를 도출한다.
• 일차원 네트워크에서 부하의 전체 분포를 도출하기 위해 라플라스 및 푸리에 변환을 적용한다.
• 이차원 네트워크에서는 적분 변환을 사용하여 부하의 일차 및 이차 모멘트에 대한 닫힌 형태의 표현식을 도출한다.
• 수치 실험을 통해 부하 분포가 알려진 평균과 분산을 가진 감마분포로 잘 근사됨을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 포아송 분포를 가진 기지국을 가진 무작위 무선 네트워크에서 기지국 부하의 분포는 어떻게 행동하는가?
• RQ2 이차원 네트워크에서 부하의 일차 및 이차 모멘트는 무엇이며, 언제 전체 분포를 도출할 수 있는가?
• RQ3 이웃 셀 간섭은 부하 분포에 어떤 영향을 미치며, 어떤 조건에서 정규분포를 띠게 되는가?
• RQ4 실제 네트워크 시나리오에서 부하 분포를 감마분포로 근사하는 데의 정확도는 어떠한가?
• RQ5 다른 주파수 재사용 전략(하드 대비 소프트)은 평균 부하와 전체 네트워크 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 일차원 네트워크에서는 라플라스 변환을 사용하여 부하의 전체 분포를 닫힌 형태로 도출할 수 있다.
• 이차원 네트워크에서는 적분 변환과 스트로케스틱 기하학을 사용하여 부하의 일차 및 이차 모멘트를 도출한다.
• 밀도가 높은 네트워크에서는 이웃 셀 간섭 전력이 약간 정규분포를 띠게 되어 성능 분석을 단순화시킨다.
• 수치 결과는 경로 손실 지수 값이 작을수록 부하 분포가 알려진 평균과 분산을 가진 감마분포로 잘 근사됨을 보여준다.
• 전력 감소 −20 dB를 가진 소프트 주파수 재사용은 재사용 인자 1에 비해 네트워크 용량을 최대 두 배로 증가시키며, 하드 재사용보다 뚜렷이 우수한 성능을 보인다.
• 기지국 밀도가 증가함에 따라 세포 크기가 감소함에 따라 평균 부하가 감소하며, 간섭 증가에도 불구하고 혼잡도 감소가 성능 추세를 지배함을 나타낸다.