[論文レビュー] Downlink Capacity and Base Station Density in Cellular Networks

Seung Min Yu, Seong‐Lyun Kim|arXiv (Cornell University)|Sep 14, 2011

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 16被引用数 228

ひとこと要約

本稿では、下行リンクセルラー網における基地局とユーザーをモデル化するために、均一なポアソン点過程（PPP）を用いた確率的幾何学フレームワークを提案し、ユーザーのアウトージェ確率およびサービス容量の閉形式式を導出する。主な発見は、基地局密度が上昇することで成功送信密度は上昇するが、その上昇率は減少するため、n倍の容量向上を達成するにはn倍以上の基地局が必要であり、特に干渉制限下でトラフィックが飽和しない状況において顕著である。

ABSTRACT

There have been a bulk of analytic results about the performance of cellular networks where base stations are regularly located on a hexagonal or square lattice. This regular model cannot reflect the reality, and tends to overestimate the network performance. Moreover, tractable analysis can be performed only for a fixed location user (e.g., cell center or edge user). In this paper, we use the stochastic geometry approach, where base stations can be modeled as a homogeneous Poisson point process. We also consider the user density, and derive the user outage probability that an arbitrary user is under outage owing to low signal-to-interference-plus-noise ratio or high congestion by multiple users. Using the result, we calculate the density of success transmissions in the downlink cellular network. An interesting observation is that the success transmission density increases with the base station density, but the increasing rate diminishes. This means that the number of base stations installed should be more than $n$-times to increase the network capacity by a factor of $n$. Our results will provide a framework for performance analysis of the wireless infrastructure with a high density of access points, which will significantly reduce the burden of network-level simulations.

研究の動機と目的

• 規則的な格子モデルが、幾何学的理想的化と干渉の無視により、セルラー網の性能を過大評価するという限界を是正すること。
• 信号対干渉加算ノイズ比（SINR）とユーザースケジューリング混雑の両方を考慮した、下行リンク容量の解析的かつ取り扱いやすいフレームワークの構築。
• 現実的でランダムに配置されたネットワーク環境下での、ユーザーのアウトージェ確率およびサービス容量の閉形式式の導出。
• 基地局密度とネットワーク容量のトレードオフを、特にユーザー密度やパスロス条件の変化に応じて定量化すること。

提案手法

• 基地局と移動端末ユーザーを、それぞれ密度 λ_b および λ_u で独立した均一なポアソン点過程（PPP）としてモデル化する。
• 実際のセルアソシエーションを反映するために、各ユーザーを最も近い基地局に割り当てるためのボロノイタイルレーションを用いる。
• 現実の無線チャネル状態を反映するために、パスロス、レイリー fading、および対数正規シャドウイングを信号伝搬モデルに組み込む。
• ユーザーのアウトージェ確率を、低SINRと1セルあたり複数ユーザーによるスケジューリング混雑の両方の影響として定義する。
• ラプラス変換と確率的幾何学的手法（特にSIR分布に注目）を用いて、サービス成功確率およびサービス容量を導出する。
• 漸近的ケースの分析：λ_b ≫ λ_u（フェアトセル型）およびλ_u ≫ λ_b（高密度都市部の混雑状態）において、簡略化された閉形式式が得られる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザーのスケジューリングと干渉を考慮した場合、基地局密度の増加に伴って、下行リンクセルラー網の成功送信密度はどのように変化するか？
• RQ2 ユーザー密度とパスロス指数は、ネットワークのアウトージェ確率および達成可能な容量にどのような影響を与えるか？
• RQ3 ランダムに配置された基地局を有するセルラー網の性能は、規則的な格子モデルと比較して、容量および信頼性の観点でどのように異なるか？
• RQ4 ネットワーク容量が基地局密度に線形に増加するのはどのような条件下か？また、増加の割合が減少するのはいつか？

主な発見

• 成功送信密度は基地局密度の増加に伴って上昇するが、その上昇率は減少するため、容量向上に伴う逓減効果が顕著である。
• ユーザー密度が基地局密度に比べて著しく高い場合（飽和トラフィック）、サービス容量は基地局密度に比例して上昇し、特に干渉制限下のシステムでは顕著である。
• λ_b ≫ λ_u（例：フェアトセル）のケースでは、サービス容量は λ_b λ_u / (λ_b + λ_u k') に近似され、λ_b に対して凹型の成長を示す。
• α = 4 かつノイズが無視できる場合、高λ_b領域におけるサービス容量は λ_b λ_u / (λ_b + λ_u k') に簡略化され、逓減効果の挙動が確認される。
• パスロス指数αは顕著な影響を持つ：αの値が大きいほど同周波数干渉が低減し、同じ基地局密度下でより高いサービス容量が達成される。
• シミュレーションにより、解析モデルがネットワーク性能を正確に予測できることを確認し、複雑なシステムレベルシミュレーションの必要性が著しく減少することが示された。