[논문 리뷰] Impact of Correlation between Interferers on Coverage Probability and rate in Cellular Systems

Suman Kumar, Sheetal Kalyani|arXiv (Cornell University)|2017. 07. 27.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 34인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 주요화 이론과 확률적 순서 이론을 사용하여 셀룰러 네트워크에서 간섭자 상관관계의 영향을 분석적으로 조사한다. 사용자 채널이 형상 매개수 m ≤ 1인 Nakagami-m fading을 경험할 경우, 간섭자가 상관관계가 있는 경우와 독립적인 경우를 비교했을 때 커버리지 확률과 전송률이 더 높음을 보여주며, 특정 페이딩 조건 하에서 간섭자 상관관계가 성능 향상에 기여함을 입증한다.

ABSTRACT

When the user channel experiences Nakagami-m fading, the coverage probability expressions are theoretically compared for the following cases: (i). The N interferers are independent $η$-$μ$ random variables (RVs). (ii). The N interferers are correlated $η$-$μ$ RVs. It is analytically shown that the coverage probability in the presence of correlated interferers is greater than or equal to the coverage probability in the presence of independent interferers when the shape parameter of the channel between the user and its base station (BS) is not greater than one. Further, rate is compared for the following cases: (i). The user channel experiences $η$-$μ$ RV and the $N$ interferers are independent $η$-$μ$ RVs. (ii). The N interferers are correlated $η$-$μ$ RVs. It is analytically shown that the rate in the presence of correlated interferers is greater than or equal to the rate in the presence of independent interferers. Simulation results are provided and these match with the obtained theoretical results. The utility of our results are also discussed.

연구 동기 및 목표

• 독립적 간섭자와 상관된 간섭자를 비교하여 셀룰러 네트워크에서 커버리지 확률과 전송률을 분석적으로 비교하는 것.
• Nakagami-m 및 η-μ 페이딩 모델 하에서 간섭자 상관관계가 시스템 성능을 향상시키는지 조사하는 것.
• 상관된 간섭자와 독립된 간섭자를 비교할 때 커버리지와 전송률이 더 높아지는 이론적 조건을 설정하는 것.
• 시뮬레이션을 통해 이론적 결과를 검증하고 네트워크 설계에 대한 실용적 함의를 논의하는 것.

제안 방법

• 사용자 채널이 Nakagami-m이고 간섭자가 η-μ 분포일 경우, 커버리지 확률을 비교하기 위해 주요화 이론을 사용한다.
• 독립적 및 상관된 간섭자 하에서의 구현 가능한 전송률을 비교하기 위해 확률적 순서 이론을 적용한다.
• 일반화된 초함수를 사용하여 독립적 및 상관된 간섭자 경우의 커버리지 확률에 대한 닫힌 형태의 표현식을 유도한다.
• Nakagami-m 및 η-μ 분포의 모수와 Pochhammer 기호로부터 유도된 계수를 포함하는 급수 전개로 커버리지 확률을 표현한다.
• 급수의 각 항이 Schur-凸임을 입증하여, 서로 다른 상관 구조 하에서 주요화를 통한 비교가 가능함을 보여준다.
• 다양한 페이딩 및 상관 상황에서 이론적 예측과 일치하는 광범위한 시뮬레이션을 통해 이론적 결과를 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사용자 채널이 Nakagami-m 페이딩을 경험할 경우, 간섭자 간 상관관계가 커버리지 확률을 향상시키는가?
• RQ2 Nakagami-m 페이딩 매개수 m이 어떤 조건일 경우, 상관된 간섭자에서 독립된 간섭자보다 커버리지 확률이 더 높아지는가?
• RQ3 η-μ 분포 간섭자가 있는 셀룰러 시스템에서 간섭자 상관관계는 구현 가능한 전송률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 확률적 순서 이론을 사용하여 다양한 간섭자 상관 모델 하에서 전송률 성능을 분석적으로 비교할 수 있는가?
• RQ5 간섭자 상관관계는 MU-MIMO 시스템에 어떤 영향을 미치며, 이를 성능 향상에 어떻게 활용할 수 있는가?

주요 결과

• 사용자 채널의 Nakagami-m 페이딩 형상 매개수 m ≤ 1일 경우, 상관된 간섭자에서 독립된 간섭자보다 커버리지 확률이 엄격히 높다.
• m > 1일 경우, 커버리지 확률 비교는 명확하지 않으며, 특정 채널 및 상관 매개수에 따라 더 높거나 낮을 수 있다.
• 사용자 및 간섭자가 모두 η-μ 페이딩을 경험할 경우, 양의 상관관계가 있는 간섭자에서 독립된 간섭자보다 구현 가능한 전송률이 더 높다.
• 주요화 및 확률적 순서 이론을 통해 유도된 이론적 결과는 시뮬레이션을 통해 검증되었으며, 분석식과 완벽하게 일치함을 보였다.
• 간섭자 간 상관관계는 시스템 성능 향상에 유리하며, 특히 m ≤ 1일 경우 유용하며, 네트워크 설계에서 커버리지 및 전송률 향상에 활용될 수 있다.
• 간섭자 상관관계의 영향은 MU-MIMO 시스템에서 뚜렷하며, 고급 다중 안테나 셀룰러 배포 환경에서 그 중요성이 높음을 시사한다.