[논문 리뷰] On/Off Macrocells and Load Balancing in Heterogeneous Cellular Networks

Qiaoyang Ye, Mazin Al‐Shalash외 2명|arXiv (Cornell University)|2013. 05. 24.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 11인용 수 32

한 줄 요약

이 논문은 이질적 셀룰러 네트워크에서 빈 자원(BR) 할당과 사용자 연결을 공동 최적화하는 프레임워크를 제안하며, 볼록 리프레시를 사용하여 효율적인 계산을 가능하게 한다. 사용자가 온/오프 서브프레임 동안 여러 기지국에 연결되도록 허용함으로써, 기존의 Max-SINR 기반 방법에 비해 세포 가장자리 사용자(가장 나쁜 3–10%)의 스펙트럼 효율성을 최대 10배 향상시키며, 이는 BR와 로드 밸런싱의 조율이 각각의 최적화보다 현저히 뛰어난 성능을 낸다는 것을 보여준다.

ABSTRACT

The rate distribution in heterogeneous networks (HetNets) greatly benefits from load balancing, by which mobile users are pushed onto lightly-loaded small cells despite the resulting loss in SINR. This offloading can be made more aggressive and robust if the macrocells leave a fraction of time/frequency resource blank, which reduces the interference to the offloaded users. We investigate the joint optimization of this technique - referred to in 3GPP as enhanced intercell interference coordination (eICIC) via almost blank subframes (ABSs) - with offloading in this paper. Although the joint cell association and blank resource (BR) problem is nominally combinatorial, by allowing users to associate with multiple base stations (BSs), the problem becomes convex, and upper bounds the performance versus a binary association. We show both theoretically and through simulation that the optimal solution of the relaxed problem still results in an association that is mostly binary. The optimal association differs significantly when the macrocell is on or off; in particular the offloading can be much more aggressive when the resource is left blank by macro BSs. Further, we observe that jointly optimizing the offloading with BR is important. The rate gain for cell edge users (the worst 3-10%) is very large - on the order of 5-10x - versus a naive association strategy without macrocell blanking.

연구 동기 및 목표

• 맥립스가 지배하는 이질적 네트워크(HetNets)에서 소형셀이 활용되지 않음에도 불구하고 간섭과 로드 불균형 문제를 해결하기 위함.
• 거의 빈 서브프레임(ABS)을 통한 빈 자원(BR) 할당이 스마트한 사용자 연결과 조합될 경우 네트워크 성능 향상 방식을 탐구하기 위함.
• 이진 사용자 연결을 완화함으로써 BR와 로드 밸런싱의 공동 최적화를 가능하게 하는 볼록 최적화 프레임워크를 개발하기 위함.
• 특히 세포 가장자리 사용자에게서 BR와 사용자 연결을 공동 최적화함으로써 얻는 성능 향상을 정량화하기 위함.
• 최적의 연결 전략이 온 서브프레임과 오프 서브프레임 주기 동안 상당히 다름을 입증함으로써, 동적 연결 전략이 필요함을 보여주기 위함.

제안 방법

• 논문은 K-tier 기지국을 갖춘 HetNets에 대해 네트워크 전체 유용성 최대화 문제를 수립하며, 정상(온) 및 빈(오프) 리소스 블록을 모두 포함한다.
• 사용자 연결의 이진 제약 조건을 완화하기 위해 사용자가 시간에 따라 여러 기지국으로부터 서비스를 받을 수 있도록 허용함으로써 조합 최적화 문제를 볼록 최적화 문제로 변환한다.
• SINR는 온 서브프레임과 오프 서브프레임으로 별도로 모델링되며, 온 서브프레임에서는 사용자가 전체 매크로셀 간섭을 경험하지만, 오프 서브프레임에서는 매크로셀 간섭이 제거되고 오직 소형셀만 활성화된다.
• 모든 매크로셀에서 동기화된 ABS 패턴을 가정하며, 일정 비율(z)의 시간이 빈 서브프레임에 할당된다.
• 최적의 해는 볼록 최적화 기법을 사용하여 유도되며, 분수 연결이 최소한이 되며(최대 N_B - 1명의 사용자 이하) 이론적 경계가 설정된다.
• 시뮬레이션을 통해 모델을 검증하며, Max-SINR, BR 없이 최적의 연결, BR를 포함한 공동 최적화의 성능를 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공동 최적화된 빈 자원 할당과 사용자 연결이 고립된 최적화에 비해 이질적 네트워크(HetNets)에서 스펙트럼 효율을 얼마나 향상시키는가?
• RQ2 소형셀 밀도에 따라 최적의 빈 서브프레임 비율은 어떻게 달라지는가?
• RQ3 BR가 적용되었을 때 온 서브프레임과 오프 서브프레임 주기 동안 사용자 연결 방식은 어떻게 다를까?
• RQ4 BR가 로드 인식 연결과 조합되었을 때 세포 가장자리 사용자에게서의 성능 향상은 Max-SINR에 비해 얼마나 큰가?
• RQ5 다중 기지국에 연결된 사용자 수(분수 연결)가 볼록 최적화 문제의 최적성 갭에 미치는 영향은 어떠한가?

주요 결과

• 빈 자원 할당과 로드 인식 사용자 연결을 공동 최적화하면, BR 없이 Max-SINR를 사용할 경우에 비해 가장 나쁜 3–10% 사용자에게서 스펙트럼 효율이 최대 10배 향상된다.
• 최적의 빈 서브프레임 비율은 소형셀 밀도가 증가함에 따라 증가하며, 매크로셀당 6–10개의 피코셀이 존재할 경우 약 50%에 도달한다.
• 온 서브프레임과 오프 서브프레임 주기 동안의 연결 전략은 본질적으로 다르며, 특히 오프 서브프레임에서는 훨씬 더 적극적인 로드 밸런싱이 이루어진다.
• 다중 기지국에 연결된 사용자의 비율이 매우 작으며(최대 N_B - 1명 이하), 이는 실질적으로 이진 연결이 거의 최적임을 시사한다.
• 사용자 연결 전략이 BR 패tern에 맞게 조정되지 않으면 BR의 성능 향상이 미미하며, 잘못된 연결 전략은 성능 저하를 초래할 수 있다.
• 밀도가 높은 네트워크에서는 소형셀, 특히 피코셀에서 기인하는 간섭 증가로 인해 BR의 성능 향상이 감소하지만, 페모셀 밀도가 높은 환경에서는 여전히 뚜렷한 성능 향상이 유지된다.