[论文解读] Capacity and Delay Tradeoff of Secondary Cellular Networks with Spectrum Aggregation

Lingyu Chen, Chen Liu+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 28, 2016

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 40被引用 4

一句话总结

本文提出了一种基于随机几何与排队论的分析框架，用于研究采用频谱聚合的次级蜂窝网络中的容量-延迟权衡。该框架推导出平均延迟和延迟分布的闭式表达式，揭示了每个用户的吞吐量受限于用户与基站密度比的对数函数，且最优的频谱分配需在带宽与接入概率之间取得平衡。

ABSTRACT

Cellular communication networks are plagued with redundant capacity, which results in low utilization and cost-effectiveness of network capital investments. The redundant capacity can be exploited to deliver secondary traffic that is ultra-elastic and delay-tolerant. In this paper, we propose an analytical framework to study the capacity-delay tradeoff of elastic/secondary traffic in large scale cellular networks with spectrum aggregation. Our framework integrates stochastic geometry and queueing theory models and gives analytical insights into the capacity-delay performance in the interference limited regime. Closed-form results are obtained to characterize the mean delay and delay distribution as functions of per user throughput capacity. The impacts of spectrum aggregation, user and base station (BS) densities, traffic session payload, and primary traffic dynamics on the capacity-delay tradeoff relationship are investigated. The fundamental capacity limit is derived and its scaling behavior is revealed. Our analysis shows the feasibility of providing secondary communication services over cellular networks and highlights some critical design issues.

研究动机与目标

• 通过在现有基础设施上支持次级、超弹性流量，解决蜂窝网络中冗余网络容量的未充分利用问题。
• 利用结合随机几何与排队论的跨层框架，对次级流量的根本容量-延迟权衡进行建模与分析。
• 研究频谱聚合、用户与基站密度、会话负载以及主业务流量动态对次级流量性能的影响。
• 推导在干扰受限条件下，根本容量极限及其标度行为。
• 提供设计指导，以在满足延迟约束的前提下最大化次级服务吞吐量。

提出的方法

• 该框架结合随机几何以建模用户与基站的空间分布，以及排队论以建模会话级流量行为。
• 假设用户与基站呈泊松分布，活跃用户根据覆盖区域和带宽分配，随机选择频段进行接入。
• 在严格公平性假设和干扰用户分布的基础上，推导出每个用户的接入概率，得到包含伽马函数的闭式表达式。
• 吞吐量容量定义为可在有限延迟下支持的平均业务到达速率，通过有效带宽概念与排队延迟分析推导得出。
• 模型考虑多频段频谱聚合，其中系统带宽被划分为 N 个频段，每个频段具有独立的带宽与路径损耗。
• 通过数值优化确定使容量最大化的最优频段数 N，综合考虑每带宽与接入概率之间的权衡。

实验结果

研究问题

• RQ1 在大规模蜂窝网络中，频谱聚合如何影响次级弹性流量的容量-延迟权衡？
• RQ2 在干扰受限条件下，次级流量的根本容量极限是什么？
• RQ3 用户与基站密度如何影响可实现的吞吐量与延迟性能？
• RQ4 为最大化次级用户容量，最优的频谱带数量是多少？其与用户-基站密度比的关系如何？
• RQ5 会话大小与动态调度如何影响低延迟场景下的容量-延迟权衡？

主要发现

• 每赫兹每用户的吞吐量受一个常数上界限制，且其下降速率与用户-基站密度比的对数成次线性关系。
• 推导出最大可实现容量的闭式近似表达式：$ C^{* ext{max}}_{II} riangleq 0.6359 - 0.052 imes \log_2(\lambda_u / \lambda_b) $，在 $ 2 < \lambda_u / \lambda_b < 500 $ 范围内有效。
• 在系统带宽固定的情况下，容量随频段数 N 的增加先上升后下降，表明存在最优的 N。
• 当 N 增加时，单通道容量因带宽减少而下降，但接入概率因可用频段增多而上升，形成权衡。
• 频谱聚合主要影响高延迟场景下的容量，而在低延迟场景下，会话大小管理与动态调度的影响更为显著。
• 推导出的容量极限随用户-基站密度比呈对数标度，表明在高密度下收益递减。