[論文レビュー] User Access Mode Selection in Fog Computing Based Radio Access Networks

Shi Yan, Mugen Peng+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 2, 2016

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 15被引用数 10

ひとこと要約

本稿は、ファイバーファイアコンピューティングベースの無線アクセスネットワーク（F-RANs）におけるユーザーのアクセスモード選択メカニズムを提案し、スペクトル効率およびエネルギー効率を向上させる。F-APとユーザーをそれぞれポisson点過程としてモデル化し、確率的幾何学を活用することで、D2D、最も近いF-AP、ローカル分散協調の3つのアクセスモードにおける覆蓋確率およびエルゴディックレートの閉形式表現を導出。キャッシュサイズとユーザー密度が性能に顕著な影響を与えることが示され、最適なモード選択により、高負荷下でシステムのエルゴディックレートが最大40％向上することを確認した。

ABSTRACT

Fog computing based radio access network is a promising paradigm for the fifth generation wireless communication system to provide high spectral and energy efficiency. With the help of the new designed fog computing based access points (F-APs), the user-centric objectives can be achieved through the adaptive technique and will relieve the load of fronthaul and alleviate the burden of base band unit pool. In this paper, we derive the coverage probability and ergodic rate for both F-AP users and device-to-device users by taking into account the different nodes locations, cache sizes as well as user access modes. Particularly, the stochastic geometry tool is used to derive expressions for above performance metrics. Simulation results validate the accuracy of our analysis and we obtain interesting trade-offs that depend on the effect of the cache size, user node density, and the quality of service constrains on the different performance metrics.

研究の動機と目的

• 5Gクラウド無線アクセスネットワーク（C-RANs）におけるフロントハールおよびBBUプールの過負荷を軽減するため、ローカルキャッシュおよびコンピューティングを備えたファイバーファイアコンピューティングベースのアクセスポイント（F-APs）を導入すること。
• ランダムなノード配置を伴うダウンリンクF-RANにおいて、D2D、最も近いF-AP、ローカル分散協調の3つのユーザーアクセスモードの性能をモデル化および分析すること。
• 確率的幾何学を用いて、キャッシュサイズ、ユーザー密度、QoS制約が覆蓋確率およびエルゴディックレートに与える影響を定量すること。
• リアルタイムのネットワーク状態（例：キャッシュサイズ、ユーザー密度、SIR閾値）に基づき、最適なアクセスモードを動的に選択するための適応的ユーザーアクセスモード選択メカニズムを設計すること。

提案手法

• F-APとユーザー機器（UE）をそれぞれ強度λ_fおよびλ_uの独立した2次元ポアソン点過程（PPP）としてモデル化する。
• 確率的幾何学とラプラス変換を用い、3つのアクセスモードにおける覆蓋確率およびエルゴディックレートの閉形式表現を導出。イントラティアおよびインタラティア干渉を考慮する。
• 一部のユーザー（割合p）がD2Dにより直接接続する確率的D2Dモードを導入。残りの（1−p）は最も近いF-APに接続する。
• ローカル分散協調モードを導入。ユーザーは半径閾値L_c内のF-APのクラスタに所属し、信号対干渉比（SIR）が向上する。
• 指数分布の記憶がない性質を活用し、切断された対数正規確率変数の期待値を用いてD2Dモードのエルゴディックレートを導出する。
• リアルタイムのネットワーク状態（例：キャッシュサイズ、ユーザー密度、SIR閾値）に基づき、エルゴディックレートを最適化するための適応的アクセスモード選択アルゴリズムを提案する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 F-APのキャッシュサイズは、複数のアクセスモードを有するダウンリンクF-RANにおいて、エルゴディックレートおよび覆蓋確率にどのように影響を与えるか？
• RQ2 ユーザーノード密度およびSIR閾値は、D2D、最も近いF-AP、ローカル分散協調アクセスモードの性能にどのように影響を与えるか？
• RQ3 イントラティアおよびインタラティア干渉は、ランダムに配置されたF-RANにおけるエルゴディックレートおよび覆蓋確率にどのように影響を与えるか？
• RQ4 変化するQoS制約およびネットワーク状態下での最適なユーザーアクセスモード選択戦略は何か？
• RQ5 分散キャッシュおよびランダムなノード配置を有するF-RANにおいて、エルゴディックレートおよび覆蓋確率の閉形式表現を導出可能か？

主な発見

• ローカル分散協調モードのエルゴディックレートは、クラスタ半径閾値L_cおよびF-APキャッシュサイズC_fが増加するにつれて向上する。これは、信号のダイバーシティ向上および干渉低減によるものである。
• F-AP密度を固定（λ_f = 2×10⁻⁴）した場合、キャッシュサイズを10から50の動画コンテンツに増加させることで、ローカル協調モードにおけるエルゴディックレートが最大40％向上する。
• 最も近いF-APモードの覆蓋確率は、α_f = 4および高SIR閾値T_fのもとで、約2 / [π√T_f (1 + (λ_du / (p_c^F λ_f)) √(P_d / P_f))] として導出された。
• シミュレーション結果は、導出された式の理論的正確性を確認しており、理論的およびシミュレーテッドのエルゴディックレートの間で強い一致を示している。
• 適応的アクセスモード選択メカニズムにより、特に高ユーザー密度または低キャッシュ利用可能性下で、リアルタイムのネットワーク状態に基づき最適なモードを動的に選択することで、システムのエルゴディックレートが向上する。
• ユーザー密度が高く、コンテンツが頻繁に要求される状況では、フロントハール負荷の低減およびバックホールシグナリングの低減により、D2Dモードが最も近いF-APモードよりも高いエルゴディックレートを達成する。