[논문 리뷰] On the Throughput Maximization in Dencentralized Wireless Networks

Jamshid Abouei, Alireza Bayesteh외 2명|ArXiv.org|2008. 10. 14.

Cooperative Communication and Network Coding참고 문헌 37인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 K개의 링크를 가진 탈중앙화된 무선 네트워크에서 정규화된 서브채널(M개의 클러스터)와 그림자 낙폭 모델을 사용하여 분산형, 반복 없이 전력 할당 전략을 제안한다. 최대 네트워크 용량—평균 합산 속도 또는 보장된 합산 속도로 정의되며, Θ(log K)로 스케일링되며, 강한 간섭 하에서 on-off 전력 할당 방식을 사용할 경우 M=1일 때 최대화됨을 증명한다.

ABSTRACT

A distributed single-hop wireless network with $K$ links is considered, where the links are partitioned into a fixed number ($M$) of clusters each operating in a subchannel with bandwidth $\frac{W}{M}$. The subchannels are assumed to be orthogonal to each other. A general shadow-fading model, described by parameters $(α,\varpi)$, is considered where $α$ denotes the probability of shadowing and $\varpi$ ($\varpi \leq 1$) represents the average cross-link gains. The main goal of this paper is to find the maximum network throughput in the asymptotic regime of $K o \infty$, which is achieved by: i) proposing a distributed and non-iterative power allocation strategy, where the objective of each user is to maximize its best estimate (based on its local information, i.e., direct channel gain) of the average network throughput, and ii) choosing the optimum value for $M$. In the first part of the paper, the network hroughput is defined as the extit{average sum-rate} of the network, which is shown to scale as $Θ(\log K)$. Moreover, it is proved that in the strong interference scenario, the optimum power allocation strategy for each user is a threshold-based on-off scheme. In the second part, the network throughput is defined as the extit{guaranteed sum-rate}, when the outage probability approaches zero. In this scenario, it is demonstrated that the on-off power allocation scheme maximizes the throughput, which scales as $\frac{W}{α\varpi} \log K$. Moreover, the optimum spectrum sharing for maximizing the average sum-rate and the guaranteed sum-rate is achieved at M=1.

연구 동기 및 목표

• K개의 링크와 제한된 스펙트럼을 가진 대규모 탈중앙화된 무선 네트워크에서 네트워크 용량을 최대화하기 위해.
• 대규모 네트워크에서 중심 집중형 자원 할당의 비현실성을 해결하기 위해 분산형, 반복 없는 전력 제어 전략을 개발하기 위해.
• 그림자 낙폭 하에서 평균 및 보장된 합산 속도를 최대화하는 데 최적의 서브채널 수 M을 결정하기 위해.
• 용량이 K에 대해 로그 스케일링되며, M=1이 평균 및 보장된 합산 속도 영역 모두에서 최대 용량을 달성함을 입증하기 위해.

제안 방법

• K개의 단일 홉 링크로 구성된 무선 네트워크를 M개의 클러스터로 분할하고, 각 클러스터가 대역폭 W/M을 사용하는 정규화된 서브채널을 사용한다.
• 매개변수 (α, ϖ)를 가진 일반적인 그림자 낙폭 모델을 사용하며, 여기서 α는 그림자 낙폭 확률이고, ϖ는 평균 교차링크 이득이다.
• 각 사용자가 자신의 국지적 직접 채널 이득만을 기반으로 네트워크 용량의 추정치를 최대화하도록 전력 할당을 수행하는 분산형, 반복 없는 전력 할당 전략을 제안한다.
• 두 가지 용량 지표를 분석한다: (1) 평균 합산 속도, 및 (2) 출현 확률이 0에 수렴하는 조건 하의 보장된 합산 속도.
• 스토하스틱 기하학과 극값 분석을 사용하여 점점 커지는 K→∞에 대해 점점 커지는 용량 스케일링 법칙을 유도한다.
• 강한 간섭 상황에서 on-off 전력 할당 방식을 사용하여, 두 용량 정의 모두에서 최대 용량을 달성함을 증명한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 K개의 링크를 가진 탈중앙화된 무선 네트워크에서 네트워크 용량을 최대화하는 데 최적의 서브채널 수 M은 무엇인가?
• RQ2 일반적인 그림자 낙폭 모델 하에서 K→∞일 때 네트워크 용량은 어떻게 점점 커지는가?
• RQ3 국지적 채널 지식에 기반한 분산형, 반복 없는 전력 할당 전략이 최적 또는 근접 최적의 용량을 달성할 수 있는가?
• RQ4 평균 합산 속도 영역과 보장된 합산 속도 영역 간에 최적의 스펙트럼 공유(M)에 본질적인 차이가 있는가?
• RQ5 on-off 전력 할당 방식이 강한 간섭 상황에서 용량을 최대화하는가? 만약 그렇다면 그 이유는 무엇인가?

주요 결과

• 점점 커지는 K→∞의 점점 커지는 영역에서 네트워크의 평균 합산 속도는 M과 관계없이 Θ(log K)로 스케일링된다.
• 보장된 합산 속도의 경우 최대 용량은 (W/(αϖ)) log K로 스케일링되며, 이는 on-off 전력 할당 방식을 사용할 때 달성된다.
• 평균 합산 속도 및 보장된 합산 속도 모두에서 최적의 스펙트럼 공유는 M=1에서 달성되며, 이는 단일 클러스터가 전체 대역폭을 사용해야 한다는 것을 의미한다.
• on-off 전력 할당 전략은 극값 분석을 통해 강한 간섭 상황에서 용량을 최대화함을 입증하였다.
• 그림자 낙폭이 없는 경우(α=0) 평균 합산 속도는 M에 대해 단조 감소 함수이며, 이는 M=1이 용량을 최대화함을 확인한다.
• 점점 커지는 분석을 통해 M=K(즉, 각 링크가 별도의 서브채널을 사용할 경우) 평균 합산 속도는 W(log K − log(N₀W) − γ)에 수렴함을 확인하여 로그 스케일링을 확인한다.