[論文レビュー] On the Capacity Regions of Cloud Radio Access Networks with Limited Orthogonal Fronthaul

Shouvik Ganguly, Seung‐Eun Hong+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 10, 2019

Cooperative Communication and Network Coding参考文献 37被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、ネットワーク圧縮・フォワード（ノイズありネットワークコーディングに相当）および分散デコード・フォワード方式を用いて、有限容量の直交フロントハルリンクを備えたアップリンクおよびダウンリンククラウド無線アクセスネットワーク（C-RAN）の近似容量領域を確立する。これらの方式が、チャネル利得やSNRに依存せず、$\frac{1}{2}\log(eL)$ビット/ユーザー/実数次元の有限ギャップ内に、カットセット外側境界に到達することを証明し、大規模ネットワークにおけるフロントハル制限なしの和速率に近づくために必要なフロントハル容量を特定する。

ABSTRACT

Uplink and downlink cloud radio access networks are modeled as two-hop K-user L-relay networks, whereby small base-stations act as relays for end-to-end communications and are connected to a central processor via orthogonal fronthaul links of finite capacities. Simplified versions of network compress-forward (or noisy network coding) and distributed decode-forward are presented to establish inner bounds on the capacity region for uplink and downlink communications, that match the respective cutset bounds to within a finite gap independent of the channel gains and signal to noise ratios. These approximate capacity regions are then compared with the capacity regions for networks with no capacity limit on the fronthaul. Although it takes infinite fronthaul link capacities to achieve these "fronthaul-unlimited" capacity regions exactly, these capacity regions can be approached approximately with finite-capacity fronthaul. The total fronthaul link capacities required to approach the fronthaul-unlimited sum-rates (for uplink and downlink) are characterized. Based on these results, the capacity scaling law in the large network size limit is established under certain uplink and downlink network models, both theoretically and via simulations.

研究の動機と目的

• 有限容量の直交フロントハルリンクを備えたアップリンクおよびダウンリンクC-RANの容量領域を同定すること。
• 制限されたフロントハルを備えたC-RANにおいて、実現可能な速率とカットセット外側境界とのギャップを埋めること。
• フロントハル制限なしC-RANの和速率に近づくために必要な合計フロントハル容量を特定すること。
• 現実的なフロントハル制約下での大規模ネットワークにおける容量スケーリング則を確立すること。

提案手法

• アップリンクおよびダウンリンクC-RANを、有限容量のフロントハルリンクを備えた2ホップKユーザーLリレーネットワークとしてモデル化する。
• 容量領域への内側境界を導出するために、ネットワーク圧縮・フォワード（ノイズありネットワークコーディングに相当）および分散デコード・フォワードをコーディング方式として適用する。
• カットセット境界を基準として、内側境界と外側境界の間の1ユーザーおよび和速率ギャップの上限を導出する。
• 実現可能な速率と外側境界とのギャップを最小化するために、送信パワー割り当ておよび量子化パラメータの最適化を実施する。
• チャネル行列および共分散行列のランクとトレース制約を用いて、ユーザー数、リレーカウント、SNRなどのシステムパラメータに基づくギャップの上限を導出する。
• 大規模ネットワークにおけるギャップを分析し、有限容量のフロントハル下での和速率スケーリング則を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フロントハルリンクの容量が有限である場合、アップリンクおよびダウンリンクC-RANの根本的限界は何か？
• RQ2 ネットワーク圧縮・フォワードまたは分散デコード・フォワード方式が、チャネル状態やSNRに依存せず、カットセット境界から定数ギャップ内に和速率を達成できるか？
• RQ3 フロントハル制限なしC-RANの和速率に近づくために、合計でどの程度のフロントハル容量が必要か？
• RQ4 フロントハル容量が有限である場合、大規模C-RANにおける和速率はどのようにスケーリングするか？
• RQ5 リレーカウントおよびユーザー数が、有限フロントハルC-RANにおける実現可能な速率ギャップに与える影響は何か？

主な発見

• ネットワーク圧縮・フォワード方式は、チャネル利得、SNR、ユーザー数に依存せず、$\frac{1}{2}\log(eL)$ビット/ユーザー/実数次元の範囲内でカットセット外側境界に到達する和速率を達成する。
• アップリンクMIMO C-RANでは、1ユーザーあたりの速率ギャップは$\frac{1}{2}\log(eNrL/Nu)$で抑えられ、和速率ギャップは$\frac{1}{2}\log(eNrL)$で抑えられる。
• ダウンリンクMIMO C-RANでは、1ユーザーあたりの速率ギャップは$\frac{1}{2}\log(eNrLK)$で抑えられ、和速率ギャップは$\frac{1}{2}\min\{NrL, NuK\}\log(NrL) + \frac{1}{2}NuK$で抑えられる。
• フロントハル制限なしC-RANの和速率に近づくために必要な合計フロントハル容量は、ユーザー数およびリレーカウントに線形にスケーリングし、ギャップの明示的上限が導出された。
• 大規模ネットワークの極限において、和速率はユーザー数およびリレーカウントに線形にスケーリングし、有限のフロントハル容量であっても、定数ギャップ内にフロントハル制限なしの和速率に近づくことができる。
• 結果は、すべてのチャネル実現値およびSNR値において一様に成り立つため、チャネル変動およびパワー制約に対して高いロバスト性を示す。