[논문 리뷰] Fog Radio Access Networks: Mobility Management, Interference Mitigation and Resource Optimization

Haijun Zhang, Yu Qiu외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 07. 20.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 13인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 5G 이동통신 네트워크의 성능을 햖थन하기 위해 신호 처리, 캐싱, 자원 관리를 네트워크 엣지로 분산화하는 퓌드 라디오 접근 네트워크(FRAN) 아키텍처를 제안한다. 간섭 가격과 캐싱 보상이 포함된 비협력 게임 기반의 업링크 자원 할당 방식을 통해 FRAN은 밀도 높은 환경에서 프론트홀 하중과 신호 처리 오버헤드를 감소시키며, 최대 30%까지 순수익을 증가시킨다. 이는 피코셀과 사용자 수가 다양한 조건에서의 시뮬레이션을 통해 검증되었다.

ABSTRACT

In order to make Internet connections ubiquitous and autonomous in our daily lives, maximizing the utilization of radio resources and social information is one of the major research topics in future mobile communication technologies. Fog radio access network (FRAN) is regarded as a promising paradigm for the fifth generation (5G) of mobile networks. FRAN integrates fog computing with RAN and makes full use of the edge of networks. FRAN would be different in networking, computing, storage and control as compared with conventional radio access networks (RAN) and the emerging cloud RAN. In this article, we provide a description of the FRAN architecture, and discuss how the distinctive characteristics of FRAN make it possible to efficiently alleviate the burden on the fronthaul, backhaul and backbone networks, as well as reduce content delivery latencies. We will focus on the mobility management, interference mitigation, and resource optimization in FRAN. Our simulation results show that the proposed FRAN architecture and the associated mobility and resource management mechanisms can reduce the signaling cost and increase the net utility for the RAN.

연구 동기 및 목표

• 중앙집중식 클라우드 RAN(CRAN) 및 이질적 CRAN(HCRAN)의 한계, 즉 사용자 이동성과 밀도 높은 배치 조건에서의 높은 프론트홀 하중과 낮은 확장성 문제를 해결하기 위해.
• 퓨드 컴퓨팅 원칙을 활용해 계산, 스토리지, 제어 기능을 네트워크 엣지로 이동시켜 신호 처리 오버헤드와 백홀 부담을 감소시키기 위해.
• 퓨드 액세스 포인트(F-AP)에서 분산형으로 협력하는 라디오 신호 처리와 현지 캐싱을 통해 스펙트럼 효율성과 사용자 공정성을 향상시키기 위해.
• 이질적 FRAN 환경에서의 크로스티어 간섭을 간섭 인식 기반의 게임 이론적 자원 할당을 통해 완화하기 위해.
• 실제 이동성 및 트래픽 조건 하에서 FRAN의 성능 향상을 순수익, 프론트홀 효율성, 신호 처리 비용 측면에서 평가하기 위해.

제안 방법

• 기지국 백오피스 처리, 캐싱, 제어 기능을 F-AP 및 사용자 장비(UE)와 같은 엣지 장치로 분산화하는 퓌드 라디오 접근 네트워크(FRAN) 아키텍처를 제안한다.
• 각 F-AP가 자체의 순수익 함수를 최적화하는 비협력 게임 모델을 도입하며, 간섭 가격과 캐싱 보상 요소를 포함한다.
• 반복적 전력 제어 알고리즘을 사용하여 나시 균형에 수렴시키며, 이는 업링크 간섭을 MRRH에 최소화하면서 사용자 순수익을 최대화한다.
• 전송 속도, 간섭 비용, 캐싱 보상의 조합을 반영한 순수익 함수를 도입하여 분산 자원 할당을 이끌어낸다.
• 기존 RAN과 비교해 신호 처리 오버헤드를 감소시키기 위해 분산형 핸드오버 신호 처리 절차를 구현한다.
• 경로 손실 및 레이일레이 페이딩 채널 모델을 사용해 F-AP, F-UE, 중심 MRRH로 구성된 하이브리드 네트워크를 시뮬레이션한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 FRAN은 중앙집중식 CRAN 및 HCRAN 아키텍처에 비해 프론트홀 및 백홀 하중을 어떻게 감소시킬 수 있는가?
• RQ2 밀도 높은 FRAN 환경에서 분산 계산과 현지 캐싱은 업링크 간섭과 시스템 순수익에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 비협력 게임 기반의 접근 방식은 FRAN에서 간섭 완화와 자원 최적화를 얼마나 효과적으로 달성하는가?
• RQ4 제안된 이동성 관리 방식은 FRAN에서 핸드오버 신호 처리 오버헤드를 얼마나 감소시키는가?
• RQ5 순수익 함수에 캐싱 보상 기능을 포함시키는 것이 전체 시스템 성능과 프론트홀 오프로딩에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 FRAN 아키텍처는 엣지에서의 현지 이동성 관리 기능을 활용해 핸드오버 중 신호 처리 오버헤드를 감소시켜 기존 RAN보다 뛰어난 성능을 발휘한다.
• 비협력 게임 기반 자원 할당 방식은 나시 균형에 수렴하며, F-UE가 MRRH에 가하는 업링크 간섭을 효과적으로 완화한다.
• FRAN의 총 순수익은 F-AP당 F-UE 수와 F-AP의 수가 증가할수록 증가하여 밀도 높은 네트워크에서의 확장성을 입증한다.
• FRAN은 비-FRAN(LTE-A 유사) 시스템 대비 최대 30%의 순수익 향상을 달성하며, 시뮬레이션 결과 기존 FRAN 자원 할당 방식보다도 뛰어난 성능을 보인다.
• 순수익 함수에 캐싱 보상 기능을 포함시킴으로써 F-AP에서의 현지 콘텐츠 캐싱을 장려함으로써 프론트홀 트래픽이 크게 감소한다.
• 증가하는 사용자 밀도와 네트워크 복잡성 조건에서도 높은 성능 유지를 유지하여 실제 구현 환경에서의 강건성을 확인한다.