[论文解读] Asymptotic Close to Optimal Resource Allocation in Centralized Multi-band Wireless Networks

Mohammadreza Darabi, Amin Roustaei|arXiv (Cornell University)|Jan 20, 2016

Advanced Wireless Network Optimization参考文献 4被引用 3

一句话总结

本文通过将非凸的和速率最大化问题重新表述为分配问题，提出了一种针对集中式多频段无线网络的渐近最优子信道分配方案，该问题可通过匈牙利算法求解。与先前方法相比，该方法在显著降低复杂度的同时实现了接近最优的吞吐量，仿真结果验证了其在高用户数和高子信道数场景下的优越性能。

ABSTRACT

This paper concerns sub-channel allocation in multi-user wireless networks with a view to increasing the network throughput. It is assumed there are some sub-channels to be equally divided among active links, such that the total sum rate increases, where it is assumed each link is subject to a maximum transmit power constraint. This problem is found to be a non-convex optimization problem and is hard to deal with for large number of sub channels and/or users. However, relying on some approximation methods, it is demonstrated that the proposed sub-optimal problem has roots in combinatorial optimization, termed as Assignment problem which can be tackled through the so called Hungarian method. Simulation results demonstrate that the proposed method outperforms existing works addressed in the literature.

研究动机与目标

• 解决在功率约束下，集中式多频段无线网络中最大化和速率的挑战。
• 克服大规模网络中非凸子信道分配问题的计算不可行性。
• 开发一种低复杂度、近似最优的解决方案，使其能随用户数和子信道数高效扩展。
• 在实际多用户场景中，展示相对于现有次优资源分配方法的性能增益。

提出的方法

• 将非凸的和速率最大化问题重新表述为组合分配问题。
• 应用匈牙利算法高效求解分配问题，确保多项式时间复杂度。
• 联合使用功率分配与子信道分配，在单个发射功率约束下最大化频谱效率。
• 通过渐近分析，证明当子信道数量增加时，该解的近似最优性。
• 通过将原始非凸问题近似为凸松弛形式，推导出一种次优但可处理的公式。
• 通过在不同用户数和子信道数下进行仿真评估，验证该方法的性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 在具有功率约束的多频段无线网络中，如何优化子信道分配以最大化和速率？
• RQ2 最优子信道分配的计算复杂度是多少？是否可以在不牺牲性能的前提下降低复杂度？
• RQ3 非凸子信道分配问题能否转化为可求解的组合优化问题？
• RQ4 随着系统规模增大，所提方案在和速率方面与最优解的接近程度如何？
• RQ5 在吞吐量和可扩展性方面，该方法与现有次优算法相比表现如何？

主要发现

• 所提方法在子信道和用户数量较多的高维场景下，达到非常接近理论最优的和速率。
• 匈牙利算法解提供了多项式时间复杂度的解决方案，使其适用于大规模网络。
• 仿真结果证实，所提方法在和速率增益方面优于现有次优资源分配技术。
• 随着子信道数量的增加，所提方案与最优解之间的性能差距逐渐缩小。
• 即使在严格的单个发射功率约束下，该方法仍能保持较高的频谱效率。