[논문 리뷰] From ORAN to Cell-Free RAN: Architecture, Performance Analysis, Testbeds and Trials

Yang Cao, Ziyang Zhang외 11명|arXiv (Cornell University)|2023. 01. 30.

Advanced MIMO Systems Optimization인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 6G 무선 네트워크를 위한 확장 가능하고 고성능인 무선 액세스 네트워크(CF-RAN) 아키텍처를 오픈 라디오 액세스 네트워크(ORAN) 기반으로 제안한다. 엣지 데이터 유닛(EDU)을 도입하여 분산된 공동 검출 및 조절을 구현함으로써, 상용 오프더쇼프(O-RU)를 사용하여 확장성과 실시간 실행 가능성이 크게 향상된 상태에서 공동 MMSE 성능의 최대 78%를 달성한다.

ABSTRACT

Open radio access network (ORAN) provides an open architecture to implement radio access network (RAN) of the fifth generation (5G) and beyond mobile communications. As a key technology for the evolution to the sixth generation (6G) systems, cell-free massive multiple-input multiple-output (CF-mMIMO) can effectively improve the spectrum efficiency, peak rate and reliability of wireless communication systems. Starting from scalable implementation of CF-mMIMO, we study a cell-free RAN (CF-RAN) under the ORAN architecture. Through theoretical analysis and numerical simulation, we investigate the uplink and downlink spectral efficiencies of CF-mMIMO with the new architecture. We then discuss the implementation issues of CF-RAN under ORAN architecture, including time-frequency synchronization and over-the-air reciprocity calibration, low layer splitting, deployment of ORAN radio units (O-RU), artificial intelligent based user associations. Finally, we present some representative experimental results for the uplink distributed reception and downlink coherent joint transmission of CF-RAN with commercial off-the-shelf O-RUs.

연구 동기 및 목표

• 6G 시스템을 위한 오픈 라디오 액세스 네트워크(ORAN) 아키텍처 하에서 확장 가능한 셀리스 대량 MIMO(CF-mMIMO) 구현을 가능하게 하기 위해.
• 셀리스 대량 MIMO에서의 확장성-성능 트레이드오프 문제를 해결하기 위해 엣지 데이터 유닛(EDU)을 도입하여 분산된 공동 처리를 수행하기 위해.
• 실세계 테스트베드에서 상용 오프더쇼프(COTS) ORAN 라디오 유닛(O-RU)를 사용하여 CF-RAN의 실현 가능성과 성능을 검증하기 위해.
• 동적 사용자 중심의 O-RU 및 EDU 연결, 타이밍-주파수 동기화, 공기 중 상호성 캘리브레이션을 통한 시스템 수준 성능 최적화를 위해.

제안 방법

• CF-mMIMO 처리를 여러 EDU에 분산시켜 중심 집중형 성능와 분산 확장성 사이의 민감한 트레이드오프를 가능하게 하는 하이브리드 아키텍처를 도입한다.
• 프로토타입 시스템에서 업링크 채널 추정 및 사용자 멀티플렉싱을 지원하기 위해 24개 포트를 갖춘 수정된 5G NR 더블심볼 유형 2 DMRS를 사용한다.
• 동일 슬롯 내 OFDM 심벌에서 정확한 채널 추정을 위해 균일한 전력 지연 프로파일을 사용한 위너 보간법을 적용한다.
• 로컬 올라인(LO) 위상 드리프트를 고려하기 위해 5ms 지연 모델을 사용하는 시간분할 기반의 상호성 캘리브레이션 방법을 적용한다.
• 사용자 중심의 자원 할당 최적화를 위해 UE, O-RU, EDU 간의 유전 알고리즘 기반 사용자 연결 전략을 구현한다.
• 16대의 상용 오프더쇼프(O-RU)와 12대의 UE를 사용하여 4.9GHz 대역에서 EDU-MMSE 및 L-MMSE 수신기로 업링크 및 다운링크 처리를 위한 프로토타입 시스템을 구축한다.

Figure 1: Uplink MRC with distributed implementation.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 ORAN 아키텍처 하에서 CF-mMIMO를 효율적으로 확장하면서도 높은 스펙트럼 효율성을 유지할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 CF-RAN에서 완전히 중심 집중형, 완전히 분산형, 하이브리드 EDU 기반 공동 처리 간의 성능 트레이드오프는 어떠한가?
• RQ3 5ms 지연을 고려한 공기 중 상호성 캘리브레이션은 실세계 CF-RAN 환경에서 다운링크 공동 조절 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 어떤 배치 전략(예: 혼합형 대비 군집형 O-RU 레이아웃)이 CF-RAN에서 최적의 스펙트럼 효율성을 제공하는가?
• RQ5 실시간으로 확장 가능한 처리가 가능한 상용 ORAN 장비를 사용한 실용적인 CF-RAN 시스템이 최적에 가까운 성능을 달성할 수 있는가?

주요 결과

• EDU 기반 CF-RAN은 완전히 중심 집중형 공동 MMSE 수신기의 스펙트럼 효율의 최대 78%를 달성하며, 완전히 분산된 MRC 및 L-MMSE 방식보다 현저히 뛰어난 성능을 보인다.
• 두 개의 EDU와 5ms 캘리브레이션 지연 조건에서 EDU-MMSE 조절은 완벽한 CSI 피드백 조건에서 공동 MMSE 성능의 약 80%를 달성한다. 이는 위상 드리프트 영향에도 불구하고 성능을 유지함을 의미한다.
• 5ms 캘리브레이션 지연으로 인한 성능 손실는 약 10% 수준이며, 이는 실시간 상호성 캘리브레이션 기법이 실용적 시스템에서 실현 가능하다는 것을 입증한다.
• 유전 알고리즘 기반 사용자 연결을 통한 혼합형 O-RU 배치는 업링크 및 다운링크 모두에서 군집형 배치 대비 더 높은 스펙트럼 효율성을 제공한다.
• 각 EDU의 안테나 수가 업링크 데이터 스트림 수를 초과할 경우, EDU 기반 공동 검출로 인한 성능 향상이 가장 두드러진다.
• 16대의 상용 오프더쇼프(O-RU)와 12대의 UE를 사용한 프로토타입 시스템은 표준 ORAN 인터페이스와 상용 하드웨어를 사용하여 업링크 분산 수신 및 다운링크 코herent 공동 전송의 실현 가능성을 확인한다.

Figure 2: Downlink MRT with distributed implementation.