[논문 리뷰] Joint Power Control and Fronthaul Rate Allocation for Throughput Maximization in OFDMA-based Cloud Radio Access Network

Liang Liu, Suzhi Bi외 1명|arXiv (Cornell University)|2014. 07. 15.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 13인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 OFDMA 기반 클라우드 무선 접근망(C-RAN)에서 프론트홀 용량 제약 조건 하에 시스템 총역량을 최대화하기 위해 공동 전력 제어 및 프론트홀 대역폭 할당 방식을 제안한다. 실용적인 균일 스칼라 양자화를 사용하고 전력과 양자화를 함께 최적화함으로써, 이론적 최상한 경계와 겹치는 성능을 보이며, 별도 최적화 대비 뚜렷한 성능 향상을 달성한다.

ABSTRACT

The performance of cloud radio access network (C-RAN) is constrained by the limited fronthaul link capacity under future heavy data traffic. To tackle this problem, extensive efforts have been devoted to design efficient signal quantization/compression techniques in the fronthaul to maximize the network throughput. However, most of the previous results are based on information-theoretical quantization methods, which are hard to implement due to the extremely high complexity. In this paper, we consider using practical uniform scalar quantization in the uplink communication of an orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) based C-RAN system, where the mobile users are assigned with orthogonal sub-carriers for multiple access. In particular, we consider joint wireless power control and fronthaul quantization design over the sub-carriers to maximize the system end-to-end throughput. Efficient algorithms are proposed to solve the joint optimization problem when either information-theoretical or practical fronthaul quantization method is applied. Interestingly, we find that the fronthaul capacity constraints have significant impact to the optimal wireless power control policy. As a result, the joint optimization shows significant performance gain compared with either optimizing wireless power control or fronthaul quantization alone. Besides, we also show that the proposed simple uniform quantization scheme performs very close to the throughput performance upper bound, and in fact overlaps with the upper bound when the fronthaul capacity is sufficiently large. Overall, our results would help reveal practically achievable throughput performance of C-RAN, and lead to more efficient deployment of C-RAN in the next-generation wireless communication systems.

연구 동기 및 목표

• 고속도 데이터 트래픽 환경에서 제한된 프론트홀 용량으로 인한 C-RAN의 총역량 저하 문제를 해결한다.
• 업링크에서 정보이론적 양자화 방법의 비현실적인 복잡도를 해결하기 위해 실용적인 균일 스칼라 양자화를 채택한다.
• 서브대역 간 정규화된 전력 제어 및 프론트홀 대역폭 할당을 공동 최적화하여 시스템 총역량을 최대화한다.
• 공동 최적화가 전력 제어 또는 프론트홀 할당을 별도로 최적화하는 것보다 뚜렷한 성능 향상을 보임을 입증한다.
• 다양한 프론트홀 제약 조건 하에서 실용적 양자화와 이론적 총역량 최상한 경계 사이의 성능 격차를 평가한다.

제안 방법

• 서브대역 할당, 전력 제어, 프론트홀 양자화 대역폭 할당을 고려한 OFDMA 기반 C-RAN의 공동 최적화 문제를 수립한다.
• 실현 가능성 향상을 위해 프론트홀을 균일 스칼라 양자화를 사용한 양자화-전달 링크로 모델링한다.
• 정보이론적 및 실용적 양자화 모델 하에서 비볼록 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다.
• 프론트홀 용량 제약 조건 하에서 최적 전력 할당 정책을 유도하며, 프론트홀 제약이 최적 전력 분포에 직접적인 영향을 미침을 보여준다.
• 이론적 총역량 최상한 경계를 확립하기 위해 컷셋 경계 분석을 적용하고, 제안된 방식의 성능와 비교한다.
• 볼록 이완 및 이중성 기반 최적화 기법을 활용하여 공동 전력 및 양자화 설계 문제를 효율적으로 해결한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 OFDMA 기반 C-RAN에서 전력 제어 및 프론트홀 대역폭 할당을 공동 최적화할 경우, 별도 최적화 대비 시스템 총역량은 어떻게 향상되는가?
• RQ2 프론트홀 제약 조건이 있는 C-RAN에서 실용적인 균일 스칼라 양자화가 정보이론적 양자화의 성능을 어느 정도 근접하는가?
• RQ3 프론트홀 용량 제약 조건이 C-RAN의 최적 무선 전력 제어 정책에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ4 제안된 실용적 방식이 이론적 총역량 최상한 경계에 비해 얼마나 가까운 성능을 달성하는가?
• RQ5 어떤 프론트홀 용량 조건에서 실용적 방식이 최상한 경계와 구분되지 않을 정도로 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• 전력 제어 및 프론트홀 대역폭 할당을 공동 최적화함으로써, 별도 최적화 대비 뚜렷한 총역량 향상을 달성한다.
• 제안된 실용적인 균일 스칼라 양자화 방식은 이론적 총역량 최상한 경계에 매우 가까운 성능을 보이며, 프론트홀 용량이 충분히 크면 최상한 경계와 겹친다.
• 프론트홀 용량 제약 조건이 최적 전력 제어 정책에 결정적인 영향을 미치며, 성능 최적화를 위해 공동 설계가 필수적임을 보여준다.
• 프론트홀 용량이 높을 경우, 제안된 방식의 시스템 총역량이 이론적 컷셋 경계와 일치하여 근사 최적 성능임을 나타낸다.
• 프론트홀 용량이 증가할수록 제안된 방식과 최상한 경계 사이의 성능 격차가 감소함을 확인하여, 이 방식의 확장성과 효율성을 입증한다.
• 제안된 방식이 컷셋 경계 기반 하한선을 초과하는 총역량을 달성하며, 그 격차는 프론트홀 및 전력 제약 조건에 따라 달라진다. 이는 그 효과성을 검증한다.