[논문 리뷰] Small Cell Association with Networked Flying Platforms: Novel Algorithms and Performance Bounds

Syed Awais Wahab Shah, Tamer Khattab외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 02. 04.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 19인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 5G/B5G 네트워크에서 합산 데이터 전송률을 최대화하기 위해 소셀(Small Cells, SCs)을 네트워크화된 비행 플랫폼(Networked Flying Platforms, NFPs)에 연결하기 위한 새로운 근사 알고리즘을 제안한다. 문제를 일반화된 할당 문제(GAP)로 모델링하며, NP-난이도임을 증명하고 선형계획법(LP) 타월을 통해 성능 한계를 유도한다. 제안된 중심집중형 및 분산형 알고리즘이 완전 탐색에 비해 극적으로 감소된 계산 복잡도로 근사 최적 성능를 달성함을 보여준다.

ABSTRACT

Fifth generation (5G) and beyond-5G (B5G) systems expect coverage and capacity enhancements along with the consideration of limited power, cost and spectrum. Densification of small cells (SCs) is a promising approach to cater these demands of 5G and B5G systems. However, such an ultra dense network of SCs requires provision of smart backhaul and fronthaul networks. In this paper, we employ a scalable idea of using networked flying platforms (NFPs) as aerial hubs to provide fronthaul connectivity to the SCs. We consider the association problem of SCs and NFPs in a SC network and study the effect of practical constraints related to the system and NFPs. Mainly, we show that the association problem is related to the generalized assignment problem (GAP). Using this relation with the GAP, we show the NP-hard complexity of the association problem and further derive an upper bound for the maximum achievable sum data rate. Linear Programming relaxation of the problem is also studied to compare the results with the derived bounds. Finally, two efficient (less complex) greedy solutions of the association problem are presented, where one of them is a distributed solution and the other one is its centralized version. Numerical results show a favorable performance of the presented algorithms with respect to the exhaustive search and derived bounds. The computational complexity comparison of the algorithms with the exhaustive search is also presented to show that the presented algorithms can be practically implemented.

연구 동기 및 목표

• 제한된 인프라를 가진 초고밀도 소셀(SC) 네트워크에서 프론트홀 백홀 연결 문제를 해결하기 위해.
• SC-NFP 연결 문제를 일반화된 할당 문제(GAP)로 공식화하여 NP-난이도 복잡도를 분석하기 위해.
• 선형계획법(LP) 타월을 사용하여 최대 달성 가능한 합산 데이터 전송률에 대한 이론적 성능 한계를 도출하기 위해.
• 실제 구현을 위한 계산 효율적인 중심집중형 및 분산형 근사 알고리즘을 설계하기 위해.
• 합산 데이터 전송률과 계산 복잡도 측면에서 완전 탐색 및 유도된 한계와의 성능을 평가하기 위해.

제안 방법

• 백홀 전송률, 대역폭, 각 NFP당 연결 가능한 링크 수 제약 조건을 포함한 이진 정수선형계획법(BILP)으로 SC-NFP 연결 문제를 모델링한다.
• 일반화된 할당 문제(GAP)와의 관련성을 통해 문제의 NP-난이도를 증명한다.
• BILP 공식화의 선형계획법(LP) 타월을 통해 최대 합산 데이터 전송률에 대한 상한선을 도출한다.
• 우선순위 할당 기반의 채널 이득 및 데이터 전송률 지표를 사용한 중심집중형 방법(CMDMSA)과 분산형 방법(M(DM)2S)이라는 두 가지 근사 알고리즘을 제안한다.
• 최적 성능 평가의 기준으로 브랜치 앤 바운드(Branch-and-Bound, B&B) 방법을 사용한다.
• 100개의 시나리오에 걸쳐 수치 시뮬레이션을 수행하여 B&B 방법, LP 타월, GAP 한계와의 성능 및 런타임을 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 SC-NFP 연결 문제는 NP-난이도이며, 일반화된 할당 문제(GAP)와 공식적으로 연결될 수 있는가?
• RQ2 SC-NFP 연결 문제에 대해 달성 가능한 합산 데이터 전송률의 이론적 상한선은 무엇인가?
• RQ3 제안된 근사 알고리즘이 최적 및 타월된 해와 비교하여 합산 데이터 전송률과 연결된 SC 수 측면에서 어떻게 성능을 내는가?
• RQ4 제안된 알고리즘의 계산 복잡도는 완전 탐색 및 기타 기준 대비 어떻게 되는가?
• RQ5 실제 구현을 위한 실시간 적용에 적합하게, 제안된 알고리즘은 근사 최적 성능를 크게 감소된 런타임으로 달성할 수 있는가?

주요 결과

• SC-NFP 연결 문제는 일반화된 할당 문제(GAP)와의 등가성 증명을 통해 NP-난이도임을 입증하였다.
• 유도된 합산 데이터 전송률 상한선은 브랜치 앤 바운드(B&B) 완전 탐색 성능과 매우 유사하여, 상한선의 날카운성(정밀도)을 검증하였다.
• 제안된 중심집중형 근사 알고리즘(CMDMSA)은 B&B 방법 및 GAP 상한선 대비 약 1.5% 이내의 합산 데이터 전송률 성능를 달성하였으며, 평균 런타임은 0.000523초에 불과하였다.
• 분산형 근사 알고리즘(M(DM)2S)은 근사 최적 성능를 달성하였고, 런타임은 0.000445초로 실시간 구현에 매우 적합하였다.
• 사용 가능한 링크 수(Nl)가 제한된 조건에서도 (DM)2S 알고리즘이 B&B 성능에 거의 근접하여 자원 제약 조건 하에서도 강건함을 보였다.
• 제안된 알고리즘의 계산 복잡도는 B&B보다 극적으로 낮으며, (DM)2S 기준선 대비 약간 높을 뿐이므로 실용적 구현 가능성은 확인되었다.