[논문 리뷰] On the Capacity Regions of Cloud Radio Access Networks with Limited Orthogonal Fronthaul

Shouvik Ganguly, Seung‐Eun Hong외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 10.

Cooperative Communication and Network Coding참고 문헌 37인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 네트워크 압축-전달(노이즈가 있는 네트워크 코딩과 동치) 및 분산 디코딩-전달 방식을 적용하여 유한 용량의 수직 프론트홀 링크를 갖는 업링크 및 다운링크 클라우드 라디오 액세스 네트워크(C-RAN)의 근사 용량 영역을 확립한다. 이들 방식이 캐스트셋 외부 경계로부터 유한한 갭(각 실수 차원당 사용자당 $\frac{1}{2}\log(eL)$ 비트 이내) 내에서의 합산 속도를 달성함을 증명하며, 채널 이득과 신호 대 잡음비(SNR)에 관계없이 이를 보장한다. 또한 대규모 네트워크에서 프론트홀 무제한 합산 속도에 접근하기 위해 필요한 프론트홀 용량을 규명한다.

ABSTRACT

Uplink and downlink cloud radio access networks are modeled as two-hop K-user L-relay networks, whereby small base-stations act as relays for end-to-end communications and are connected to a central processor via orthogonal fronthaul links of finite capacities. Simplified versions of network compress-forward (or noisy network coding) and distributed decode-forward are presented to establish inner bounds on the capacity region for uplink and downlink communications, that match the respective cutset bounds to within a finite gap independent of the channel gains and signal to noise ratios. These approximate capacity regions are then compared with the capacity regions for networks with no capacity limit on the fronthaul. Although it takes infinite fronthaul link capacities to achieve these "fronthaul-unlimited" capacity regions exactly, these capacity regions can be approached approximately with finite-capacity fronthaul. The total fronthaul link capacities required to approach the fronthaul-unlimited sum-rates (for uplink and downlink) are characterized. Based on these results, the capacity scaling law in the large network size limit is established under certain uplink and downlink network models, both theoretically and via simulations.

연구 동기 및 목표

• 유한 용량의 수직 프론트홀 링크를 갖는 업링크 및 다운링크 C-RAN의 용량 영역을 규명하는 것.
• 제한된 프론트홀을 갖는 C-RAN에서 구현 가능한 속도와 캐스트셋 외부 경계 사이의 갭을 좁히는 것.
• 프론트홀 무제한 C-RAN의 합산 속도에 접근하기 위해 필요한 총 프론트홀 용량을 결정하는 것.
• 현실적인 프론트홀 제약 조건 하에서 대규모 네트워크 크기 한계에서 용량 스케일링 법칙을 설정하는 것.

제안 방법

• 업링크 및 다운링크 C-RAN을 유한 용량의 프론트홀 링크를 갖는 이중계단 K-사용자 L-릴레이 네트워크로 모델링한다.
• 용량 영역에 대한 내부 경계를 도출하기 위해 네트워크 압축-전달(노이즈가 있는 네트워크 코딩과 동치) 및 분산 디코딩-전달을 코딩 체계로 적용한다.
• 캐스트셋 경계를 기준으로 내부 경계와 외부 경계 사이의 사용자당 및 합산 속도 갭에 대한 상한을 유도한다.
• 구현 가능한 속도와 외부 경계 사이의 갭을 최소화하기 위해 전력 할당 및量子화 파ameters를 최적화한다.
• 채널 행렬과 공분산 행렬의 질량 및 트레이스 제약 조건을 사용하여 갭을 사용자 수, 릴레이 수, 신호 대 잡음비(SNR) 등의 시스템 파라미터로 제한한다.
• 대규모 네트워크 한계에서 갭을 분석하여, 유한한 프론트홀 용량 하에서 합산 속도의 스케일링 법칙을 유도한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 프론트홀 링크의 용량이 유한할 경우 업링크 및 다운링크 C-RAN의 기본 한계는 무엇인가?
• RQ2 네트워크 압축-전달 또는 분산 디코딩-전달이 채널 조건과 신호 대 잡음비(SNR)에 관계없이 캐스트셋 경계로부터 일정 갭 이내의 합산 속도를 달성할 수 있는가?
• RQ3 프론트홀 무제한 C-RAN의 합산 속도에 접근하기 위해 필요한 총 프론트홀 용량은 얼마인가?
• RQ4 프론트홀 용량이 유한할 경우 대규모 C-RAN에서 합산 속도는 어떻게 스케일링되는가?
• RQ5 릴레이 수와 사용자 수가 유한 프론트홀 C-RAN의 구현 가능한 속도 갭에 미치는 영향은 무엇인가?

주요 결과

• 네트워크 압축-전달 방식은 채널 이득, 신호 대 잡음비(SNR), 사용자 수에 관계없이 캐스트셋 외부 경계로부터 각 실수 차원당 사용자당 $\frac{1}{2}\log(eL)$ 비트 이내의 합산 속도를 달성한다.
• 업링크 MIMO C-RAN의 경우, 사용자당 속도 갭은 $\frac{1}{2}\log(eNrL/Nu)$로 제한되며, 합산 속도 갭은 $\frac{1}{2}\log(eNrL)$로 제한된다.
• 다운링크 MIMO C-RAN의 경우, 사용자당 속도 갭은 $\frac{1}{2}\log(eNrLK)$로 제한되며, 합산 속도 갭은 $\frac{1}{2}\min\{NrL, NuK\}\log(NrL) + \frac{1}{2}NuK$로 제한된다.
• 프론트홀 무제한 합산 속도에 접근하기 위해 필요한 총 프론트홀 용량은 사용자 수와 릴레이 수에 따라 선형적으로 증가하며, 갭에 대한 명시적 상한이 유도되었다.
• 대규모 네트워크 한계에서 합산 속도는 사용자 수와 릴레이 수에 따라 선형적으로 증가하며, 유한한 프론트홀 용량이 프론트홀 무제한 합산 속도에 일정 갭 이내로 접근하는 것을 방해하지 않는다.
• 결과는 모든 채널 실현값과 신호 대 잡음비(SNR) 값에 대해 균일하게 성립하여 채널 변동성과 전력 제약 조건에 대한 강건성을 입증한다.