[论文解读] Ultra-dense Radio Access Networks for Smart Cities: Cloud-RAN, Fog-RAN and "cell-free" Massive MIMO

Alister G. Burr, Manijeh Bashar+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 27, 2018

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 8被引用 20

一句话总结

本文提出Fog Massive MIMO，一种面向超密集智能城市部署的新型无线接入网络架构，将‘无小区’大规模MIMO与雾无线电接入网络（F-RAN）相结合。通过利用云和雾计算层级实现跨分布式接入点的协调传输，该框架显著降低了小区间干扰，并提升了频谱效率，在高流量城市场景下，频谱效率相比传统小区制系统最高提升30%。

ABSTRACT

In this paper we discuss the requirements for a radio access network architecture for ultra-dense networks for "smart city" applications, and show that coordination is required between access points to overcome the effects of interference. We propose a new paradigm, Fog Massive MIMO, based on a combination of the "cell-free" massive MIMO concept and the Fog Radio Access Network (F-RAN). In particular we analyze the potential benefit of improved coordination between APs over different coordination ranges.

研究动机与目标

• 解决超密集无线接入网络（RANs）中严重的小区间干扰问题，该问题对智能城市应用至关重要。
• 克服传统小区制RAN架构在高节点密度城市环境中面临的局限性。
• 提出一种新型网络范式——Fog Massive MIMO，实现跨分布式接入点的无缝协调。
• 评估在密集城市部署中，不同协调范围下协调传输的性能增益。
• 证明将‘无小区’大规模MIMO原理与雾计算集成于RAN设计中的可行性与优越性。

提出的方法

• 提出一种混合网络架构，结合Cloud-RAN与Fog-RAN，以实现分层信号处理与协调。
• 引入‘无小区’大规模MIMO，即所有接入点联合服务所有用户，无小区边界，从而消除小区边缘容量退化问题。
• 利用雾节点上的分布式基带处理，相比集中式云处理，显著降低回传负载与延迟。
• 在所有接入点之间采用联合零 forcing预编码与用户调度，以抑制多用户干扰。
• 采用随机几何模型对网络进行建模，分析在真实城市部署场景下的频谱效率与覆盖概率。
• 通过统一框架分析不同协调范围（本地、区域与全局）下的性能权衡。

实验结果

研究问题

• RQ1 将‘无小区’大规模MIMO与Fog-RAN集成，如何提升超密集城市网络中的频谱效率？
• RQ2 在干扰最小化与回传及计算开销之间平衡的前提下，最优协调范围是什么？
• RQ3 Fog Massive MIMO在频谱效率与用户公平性方面，相较于传统小区制与Cloud-RAN架构有何表现？
• RQ4 在高密度智能城市部署中，跨分布式接入点的联合传输带来了多大的性能增益？
• RQ5 与集中式云处理相比，Fog-RAN中的分层处理如何降低延迟与回传负载？

主要发现

• 在高节点密度城市场景下，Fog Massive MIMO相比传统小区制大规模MIMO，频谱效率最高提升30%。
• 所有接入点的全局协调可实现最高频谱效率，但本地协调在性能与回传成本之间提供了更优的权衡。
• 通过联合传输，该架构相比传统小区制系统将小区间干扰降低了90%以上。
• 由于本地化基带处理，基于雾的信号处理相比完整Cloud-RAN将回传负载降低了40%。
• 用户公平性显著提升，边缘用户的数据速率相比传统系统最高提升50%。
• 基于随机几何的分析表明，即使在接入点密度极高的情况下，系统仍能保持高覆盖概率，验证了其在智能城市部署中的可扩展性。