[論文レビュー] LEO-to-User Assignment and Resource Allocation for Uplink Transmit Power Minimization

Hung Nguyen-Kha, Vu Nguyen Ha+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 2, 2023

Satellite Communication Systems被引用数 8

ひとこと要約

本論文は、統合されたLEO衛星と地上ネットワークにおける総送信電力を抑制するため、LEO–SUE/BSの結合、電力、帯域割当を共同最適化する反復的交互最適化フレームワークを提案する。Greedyベースラインと比較し、収束性と様々な需要・帯域設定下での実現可能性を示す。

ABSTRACT

This paper aims to develop satellite-user association and resource allocation mechanisms to minimize the total transmit power for integrated terrestrial and non-terrestrial networks wherein a constellation of LEO satellites provides the radio access services to both terrestrial base stations (BSs) and the satellite-enabled users (SUEs). In this work, beside maintaining the traditional SatCom connection for SUEs, the LEO satellites provide backhaul links to the BSs to upload the data received from their ground customers. Taking the individual SUE traffic demands and the aggregated BS demands, we formulate a mixed integer programming which consists of the binary variables due to satellite association selection, power control and bandwidth allocation related variables. To cope with this challenging problem, an iterative optimization-based algorithm is proposed by relaxing the binary components and alternating updating all variables. A greedy mechanism is also presented for comparison purpose. Then, numerical results are presented to confirm the effectiveness of our proposed algorithms.

研究の動機と目的

• 統合的な陸上および非陸上ネットワーク（ISTN）における遍在的カバレッジとバックホールの課題を動機づけ、解決する。
• SUEおよびBSのデータ要求を満たしつつアップリンク送信電力を最小化する結合最適化問題を定式化する。
• 緩和と交互最適化、比較のためのGreedyベースラインを用いてNP困難問題を解くアルゴリズムを開発する。

提案手法

• バイナリ結合変数と連続的な電力/帯域変数を用いた混合整数計画問題として定式化する。
• 結合を固定した状態で電力/帯域を最適化する反復法と、緩和と射影を用いてLEO結合を更新する交互最適化を提案する。
• 結合が固定された場合、電力/帯域のサブ問題が凸になることを証明する。
• 二値決定による局所的な最適化陷穽を回避するための緩和/射影更新を導入する。
• 比較のため、最大チャネル利得と均一帯域割当を用いてリンクを割り当てるGreedyベースラインを提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ISTNにおいてLEO結合・電力・帯域を共同最適化して総アップリンク送信電力をいかに最小化するか？
• RQ2 バックホール制約下でユーザデータ要求を満たす上で結合決定が与える影響は？
• RQ3 反復的な交互最適化とGreedy手法は実現可能性と電力消費の点でどう比較されるか？
• RQ4 現実的なISTN設定で提案アルゴリズムの収束特性はどうなるか？

主な発見

• 提案された反復アルゴリズムは収束し、総送信電力を低減しつつシミュレーション上でユーザ要求を満たす。
• アルゴリズム1はGreedyベースラインよりも低い送信電力と高い実現可能性の面で優れている。
• ユーザ需要の増大や帯域制約の厳格化は実現可能解を減らし必要電力を増加させるが、反復法はGreedy法が失敗する場合にも実現可能性を維持する。
• 緩和/射影ステップは厳密な二値結合点での陷穽を回避し、解の質を高める。
• LEO帯域が変動しても接続の再割り当てに柔軟に対応でき、低電力消費を維持することを示す。