[논문 리뷰] Scalable Base Station Configuration via Bayesian Optimization with Block Coordinate Descent

Kakeru Takamori, Koya Sato|arXiv (Cornell University)|2026. 02. 18.

Advanced MIMO Systems Optimization인용 수 0

한 줄 요약

밀집 기지국 구성에 대한 확장 가능한 베이지안 최적화 프레임워크로, 블록 좌표 하강법을 사용하여 각 기지국(BS) 매개변수를 순차적으로 최적화하고 밀집 배치에서 성능을 향상시킵니다.

ABSTRACT

This paper proposes a scalable Bayesian optimization (BO) framework for dense base-station (BS) configuration design. BO can find an optimal BS configuration by iterating parameter search, channel simulation, and probabilistic modeling of the objective function. However, its performance is severely affected by the curse of dimensionality, thereby reducing its scalability. To overcome this limitation, the proposed method sequentially optimizes per-BS parameters based on block coordinate descent while fixing the remaining BS configurations, thereby reducing the effective dimensionality of each optimization step. Numerical results demonstrate that the proposed approach significantly outperforms naive optimization in dense deployment scenarios.

연구 동기 및 목표

• 고차원 매개변수 공간에서 다중-BS 시스템의 확장 가능한 설계 동기를 제공한다.
• 시뮬레이션을 통해 BS 배치, 전력, 그리고 안테나 방향 최적화를 통해 면적 평균 처리량을 극대화한다.
• 밀집 BS 배치에서 차원의 저주를 BO에서 벗어나기 위해 per-BS 순차 최적화를 도입한다.

제안 방법

• 고차원 BS 구성을 각 BS 매개변수 블록으로 분해한다.
• 다른 BS를 고정한 채 한 번에 하나의 BS를 최적화하기 위해 블록 좌표 하강법을 베이지안 최적화와 결합한다.
• RBF 커널을 갖는 가우시안 프로세스 모형을 사용하여 per-BS 목적 하위 문제를 모델링한다.
• 외부 루프에서 BS 순서를 무작위로 업데이트하고 각 BS에 대해 컨텍스트가 고정된 내부 루프에서 BO를 수행한다.
• 각 per-BS 업데이트마다 관측치를 재초기화하고 총 예산이 소진될 때까지 사이클을 반복한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 dense multi-BS 구성에서 베이지안 최적화를 어떻게 확장 가능하게 만들 수 있는가?
• RQ2 블록 좌표 하강법을 통한 per-BS 순차 최적화가 naïve BO에 비해 수렴 및 처리량을 향상시키는가?
• RQ3 제안 방법의 현실적인 도시 채널 시뮬레이션에서의 성능 향상은 어느 정도인가?

주요 결과

• 제안된 BCD-보조 BO 접근 방식은 밀집 배치에서 naïve 최적화보다 현저히 우수하다.
• N_Tx = 16인 경우, 전력 및 방향 최적화를 위한 BO 기반 최적화에서 옴니 방향성 정사 배치보다 면적 평균 처리량이 15.8% 더 높다.
• N_Tx = 25인 경우, 전력 및 방향 최적화를 위한 BO 기반 최적화에서 옴니 방향성 정사 배치보다 면적 평균 처리량이 21.5% 더 높다.
• Sionna RT를 사용한 시뮬레이션은 1 km × 1 km 뮌헨 도시 시나리오에서 BS 높이 20 m, 수신기 높이 1.5 m.
• 최적화 예제는 더 넓은 영역에서 더 나은 처리량을 보여준다.