[논문 리뷰] Resource Allocation in Cloud Radio Access Networks with Device-to-Device Communications

Yitao Mo, Mugen Peng외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 09. 14.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 27인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 동적 트래픽과 시간에 따라 변하는 채널 조건 하에서 대역폭을 극대화하기 위해 디바이스 투 디바이스(D2D) 통신을 갖춘 클라우드 무선 접근망(C-RANs)을 위한 공동 모드 선택 및 자원 할당(JMSRA) 알고리즘을 제안한다. 라플라스 최적화를 통해 확률적 문제는 지연 인식 혼합정수비선형계획문제로 변환되며, 모드 선택, beamforming, 전력 제어 하위문제로 분해되어 수정된 브랜치 앤 바운드 및 가중 최소 제곱 오차(WMMSE) 방법을 통해 해결되어, 높은 대역폭, 낮은 지연 및 프론트홀 하중 감소를 달성하며, 가변적인 대역폭-지연 트레이드오프를 제공한다.

ABSTRACT

To alleviate the burdens on the fronthaul and reduce the transmit latency, the device-to-device (D2D) communication is presented in cloud radio access networks (C-RANs). Considering dynamic traffic arrivals and time-varying channel conditions, the resource allocation in C-RANs with D2D is formulated into a stochastic optimization problem, which is aimed at maximizing the overall throughput subject to network stability, interference, and fronthaul capacity constraints. Leveraging on the Lyapunov optimization technique, the stochastic optimization problem is transformed into a delay-aware optimization problem, which is a mixed-integer nonlinear programming problem and can be decomposed into three subproblems: mode selection, uplink beamforming design, and power control. An optimization solution that consists of a modified branch and bound method as well as a weighted minimum mean square error approach has been developed to obtain the close-to-optimal solution. Simulation results validate that the D2D can improve throughput, decrease latency, and alleviate the burdens of the constrained fronthaul in C-RANs. Furthermore, an average throughput-delay tradeoff can be achieved by the proposed solution.

연구 동기 및 목표

• C-RANs의 대역폭 제한 및 지연 제약 조건을 해결하여 스펙트럼 및 에너지 효율성을 향상시키기 위해.
• D2D 통신을 C-RANs에 통합하여 업링크 트래픽을 오프로드하고 프론트홀 부담을 줄이기 위해.
• 동적 트래픽과 시간에 따라 변하는 채널 조건 하에서 모드 선택, beamforming, 전력 제어를 공동으로 최적화하는 자원 할당 기법을 설계하기 위해.
• 채널 상태 정보(CSI) 외에도 큐 상태 정보(QSI)를 통합하여 네트워크 안정성과 서비스 품질 요구사항을 충족시키기 위해.
• 스토캐스틱이고 실시간 환경에서 평균 대역폭과 지연 간의 탄력적인 트레이드오프를 달성하기 위해.

제안 방법

• 프론트홀 용량, 간섭 및 안정성 제약 조건 하에서 총 대역폭을 극대화하는 확률적 최적화 문제로 자원 할당 문제를 수식화한다.
• 라플라스 최적화를 적용하여 확률적 문제를 지연 인식 최적화 문제로 변환함으로써 큐 상태와 채널 상태를 함께 고려할 수 있도록 한다.
• 문제를 세 개의 하위문제로 분해한다: 모드 선택(D2D 대비 셀룰러), 업링크 beamforming 설계, 전력 제어.
• 모드 선택을 위한 수정된 브랜치 앤 바운드 방법과 beamforming 및 전력 제어를 위한 가중 최소 제곱 오차(WMMSE) 방법을 활용하여 공동 모드 선택 및 자원 할당(JMSRA) 알고리즘을 개발한다.
• 하위문제들을 반복적으로 해결하여 대역폭과 지연을 균형 잡는 근사 최적 해에 수렴한다.
• 가상 큐 프레임워크를 사용하여 네트워크 안정성을 확보하고 큐잉 지연 요구사항을 충족시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 D2D 통신은 어떻게 C-RANs에 효과적으로 통합되어 프론트홀 부하와 종단 간 지연을 줄일 수 있는가?
• RQ2 D2D 링크가 있는 동적이고 시간에 따라 변하는 C-RAN 환경에서 시스템 대역폭과 지연 간 최적의 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ3 스토캐스틱 트래픽과 채널 조건 하에서 자원 할당이 어떻게 공동으로 모드 선택, beamforming, 전력 제어를 최적화할 수 있는가?
• RQ4 기존의 C-RAN 전용 또는 D2D 전용 기법 대비 제안된 알고리즘이 스펙트럼 효율성과 프론트홀 활용도를 얼마나 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 제안된 알고리즘은 지연 민감 응용 프로그램을 위해 낮은 지연을 유지하면서도 안정적인 네트워크 운영을 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 JMSRA 알고리즘은 C-RAN 전용 및 D2D 전용 모드보다 더 높은 총 평균 대역폭을 달성하여 C-RAN 내 D2D 오프로딩의 이점을 입증한다.
• 특히 D2D 쌍이 가까울 경우, 국소 통신을 위한 단거리 D2D 링크를 활용함으로써 종단 간 전송 지연이 크게 감소한다.
• 프론트홀 부하가 상당히 경감되며, D2D 통신으로 인해 제약 조건이 있는 프론트홀 링크를 통해 전송되는 업링크 데이터의 양이 감소한다.
• 프론트홀 용량이 높아질수록 JMSRA와 C-RAN 전용 모드 간 성능 격차가 커지므로, D2D의 이점이 용량 제약 조건 하에서 가장 두드러진다.
• 최대 D2D 링크 거리가 증가함에 따라 모든 모드의 총 대역폭은 감소하지만, CoMP와 D2D의 병합 이점 덕분에 JMSRA 알고리즘이 D2D 전용 모드 대비 더 큰 성능 격차를 유지한다.
• 알고리즘은 유연한 평균 대역폭-지연 트레이드오프를 제공하여 네트워크 운영자가 응용 프로그램 요구사항에 따라 성능을 조정할 수 있도록 한다.