[논문 리뷰] Joint user association and power allocation in ultra-dense mmWave networks: a multi-connectivity approach

Ailing Chen, Shengchang Li외 3명|arXiv (Cornell University)|2022. 02. 08.

Millimeter-Wave Propagation and Modeling인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 초고밀도 mmWave 네트워크에서 다중 연결성을 활용하여 하향링크 속도의 신뢰성을 향상시키기 위해 공동 사용자 연결 및 전력 할당 방안을 제안한다. 비볼록 혼합정수 문제를 이완 및 가중합 스칼라화를 통해 차분-볼록 프로그램으로 변환함으로써, 기존 방법에 비해 개인 사용자 속도를 크게 향상시키는 반복 알고리즘을 개발한다.

ABSTRACT

In ultra-dense millimeter wave (mmWave) networks, mmWave signals suffer from severe path losses and are easily blocked by obstacles. Meanwhile, ultra-dense deployment causes excessive handovers, which reduces the data link reliability. To alleviate the above issues, the novel technology, known as multi-connectivity enabled user association (MCUA) is incorporated in this letter. We aim to jointly optimize MCUAs and downlink (DL) power allocations (PAs) to maximize the DL rate of each user simultaneously, rather than total. This is a non-convex nonlinear 0-1 mixed integer multi-objective optimization problem and quite complicated. To solve it, we first use the weighted sum method to scalarize it as a single-objective optimization problem (SOOP), and then relax the binary association variables to real ones. Considering that the relaxed SOOP is still non-convex, we perform a series of transformations upon it and make it a differential of convex programming. Finally, we develop an iterative algorithm based on the convex-concave procedure to solve the SOOP. Numerical results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithms.

연구 동기 및 목표

• 초고밀도 네트워크 내 mmWave 신호의 심한 경로 손실과 차단 문제를 해결하기 위해.
• 밀집 배치로 인한 과도한 핸드오버와 링크 신뢰성 저하 문제를 완화하기 위해.
• 총 속도가 아닌 각 개인 사용자의 하향링크 속도를 최대화하기 위해 공동 최적화를 수행하기 위해.
• 복잡한 비볼록, 혼합정수, 다목적 최적화 문제를 해결하기 위한 실용적인 알고리즘을 개발하기 위해.

제안 방법

• 공동 사용자 연결 및 전력 할당 문제를 비볼록, 비선형, 0-1 혼합정수 다목적 최적화 문제로 수식화한다.
• 다목적 문제를 단일목적 최적화 문제(SOOP)로 변환하기 위해 가중합 방법을 적용한다.
• 이진 사용자 연결 변수를 연속 실수 변수로 이완하여 문제의 구조를 단순화한다.
• 수학적 재구성을 통해 이완된 SOOP를 차분-볼록(DC) 프로그램으로 변환한다.
• 볼록-볼록 절차(Concave-Convex Procedure, CCCP) 기반 반복 알고리즘을 설계하여 DC 프로그램을 해결한다.
• 수렴할 때까지 사용자 연결 및 전력 할당을 반복적으로 갱신하여 국소 최적 해를 도출한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 연결성은 초고밀도 mmWave 네트워크에서 사용자 연결 및 전력 할당에 어떻게 기여하는가?
• RQ2 개별 사용자 속도를 최대화하기 위해 사용자 연결과 하향링크 전력 할당을 공동으로 최적화하는 최적의 방법은 무엇인가?
• RQ3 mmWave 네트워크에서 비볼록 혼합정수 문제를 효과적으로 처리 가능한 DC 프로그램으로 변환할 수 있는가?
• RQ4 제안된 알고리즘은 기존 기법에 비해 개인 사용자 속도와 시스템 신뢰성 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ5 이완 및 반복 최적화의 영향은 사용자 연결 및 전력 할당 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 기존 단일 연결 기반 기법에 비해 개인 사용자 하향링크 속도에서 뚜렷한 향상을 달성한다.
• 다중 연결성의 활용은 mmWave 링크에서의 차단 및 깊은 감쇠의 부정적 영향을 줄인다.
• 반복적인 볼록-볼록 절차는 안정된 해로 수렴하여 복잡한 네트워크 환경에서도 강건성을 입증한다.
• 이진 변수의 이완은 원래 정수 해에 가까운 높은 성능를 유지하면서도 효율적인 계산을 가능하게 한다.
• 수치 결과는 사용자 연결 및 전력 할당의 공동 최적화가 성능 공정성과 신뢰성 측면에서 벤치마크 방법을 능가함을 확인한다.