[논문 리뷰] Joint Base Station Clustering and Beamformer Design for Partial Coordinated Transmission in Heterogenous Networks

Mingyi Hong, Ruoyu Sun외 2명|arXiv (Cornell University)|2012. 03. 28.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 39인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 이질적 네트워크에서 부분적 공동 전송을 위한 공동 기지국(BS) 클러스터링 및 비임파지 설계 알고리즘을 제안한다. 그룹 LASSO를 통한 희소 최적화를 이용해 제어 가능한 클러스터 크기를 갖는 사용자 중심의 클러스터링을 가능하게 한다. 이 방법은 반복적인 S-WMMSE 알고리즘을 통해 클러스터링과 비임파지를 동시에 최적화하며, 정적 해에 수렴하여 백홀 신호 전송을 크게 줄이고 스펙트럼 효율을 향상시킨다.

ABSTRACT

We consider the interference management problem in a multicell MIMO heterogenous network. Within each cell there are a large number of distributed micro/pico base stations (BSs) that can be potentially coordinated for joint transmission. To reduce coordination overhead, we consider user-centric BS clustering so that each user is served by only a small number of (potentially overlapping) BSs. Thus, given the channel state information, our objective is to jointly design the BS clustering and the linear beamformers for all BSs in the network. In this paper, we formulate this problem from a {sparse optimization} perspective, and propose an efficient algorithm that is based on iteratively solving a sequence of group LASSO problems. A novel feature of the proposed algorithm is that it performs BS clustering and beamformer design jointly rather than separately as is done in the existing approaches for partial coordinated transmission. Moreover, the cluster size can be controlled by adjusting a single penalty parameter in the nonsmooth regularized utility function. The convergence of the proposed algorithm (to a local optimal solution) is guaranteed, and its effectiveness is demonstrated via extensive simulation.

연구 동기 및 목표

• 밀리셀이 밀도 있게 배치된 다셀 MIMO 이질적 네트워크에서 간섭 관리 문제를 해결하기 위해.
• 동적 BS 클러스터링을 통해 사용자 중심의 부분적 공조를 가능하게 하여 백홀 신호 전송 오버헤드를 줄이기 위해.
• 서로 다른 문제로 간주하는 것이 아니라, BS 클러스터링과 선형 비임파지 설계를 동시에 최적화하기 위해.
• 비연속적인 정규화된 유틸리티 함수 내에서 단일 페널티 파라미터를 통해 클러스터 크기를 제어하기 위해.
• 희소 최적화를 통해 낮은 공조 오버헤드로 높은 시스템 성능를 달성하기 위해.

제안 방법

• 그룹 LASSO 정규화를 사용하여 공동 클러스터링 및 비임파지 설계 문제를 희소 최적화 과제로 수식화한다.
• 각 셀의 분산된 BS들을 그룹 희소 구조를 갖는 가상 MIMO 비임파지로 모델링한다.
• 비임파지, 이중 변수, 클러스터링 지표를 번갈아 가며 업데이트하는 반복적 S-WMMSE 알고리즘을 제안한다.
• 비연속적이며 비볼록인 문제를 해결하기 위해 수렴 보장을 갖는 블록 좌표 강하(BCD)를 활용한다.
• 클러스터 크기 제어와 비임파지 구조의 희소성 유도를 위해 페널티 파라미터를 활용한다.
• 이론적 분석을 기반으로 [42, 정리 4.1]을 활용해 정적 해로의 수렴을 확립한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 하면 HetNets에서 간섭을 최소화하면서 백홀 신호 전송을 줄일 수 있는가?
• RQ2 그룹 LASSO 기반의 희소 최적화는 클러스터 크기를 효과적으로 제어하고 사용자 중심의 협업을 가능하게 할 수 있는가?
• RQ3 페널티 파라미터는 부분적 공동 전송에서 클러스터 크기와 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 제안된 공동 설계 방식은 스펙트럼 효율성과 복잡성 측면에서 순차적 또는 히우리스틱 클러스터링 접근 방식보다 어떻게 비교되는가?
• RQ5 반복적인 S-WMMSE 알고리즘이 실제 네트워크 조건에서 의미 있는 정적 해로 수렴하는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘이 공동 최적화 문제의 정적 해로 수렴함으로써 이론적 안정성을 확보한다.
• 클러스터 크기는 그룹 LASSO 수식 내 단일 페널티 파라미터 조정을 통해 직접 제어된다.
• 비협조적 또는 완전한 공조 방식과 비교해 상당한 스펙트럼 효율 향상을 달성한다.
• 비임파지 구조의 희소성을 통해 각 사용자당 협력하는 BS 수를 제한함으로써 백홀 신호 전송을 줄인다.
• 시뮬레이션 결과는 성능와 공조 오버헤드 사이의 균형을 이루는 데서 이 방법의 효과성을 입증한다.
• 분리된 클러스터링 및 비임파지 최적화보다 공동 설계가 뛰어난 성능을 보이며, 통합 최적화의 유용성을 입증한다.