[论文解读] Coverage Analysis of Two-Tier HetNets for Co-Channel, Orthogonal, and Partial Spectrum Sharing under Fractional Load Conditions

Praful D. Mankar, Goutam Das+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 19, 2016

Advanced MIMO Systems Optimization被引用 3

一句话总结

本文提出一种复合随机几何模型，采用泊松点过程（PPP）建模宏基站（MBSs），并采用泊松聚类过程（PCP）建模家庭基站（FAPs），以分析在部分负载条件下两层异构网络（HetNets）中的覆盖概率。该研究评估了同频、正交及部分频谱共享模式，结果表明，FAPs采用认知频谱接入可显著提升覆盖性能，通过减少跨层干扰实现，其中部分共享在实际的聚类部署与负载条件下表现最佳。

ABSTRACT

In heterogeneous networks, the random deployment of femto access points (FAPs) and macro base stations (MBSs) with uncoordinated channel access impose huge inter-tier interferences. In real-life networks, the process of MBSs deployment exhibits the homogeneity, however the FAPs have the behavioral characteristic of clusters formation like in malls, apartments, offices, etc. Therefore, the composite modeling of the MBSs and the FAPs using Poisson point process and Poisson cluster process is employed for the evaluation of coverage probability. The scenario of the real-time traffic for macro-tier and the best-effort traffic for femto-tier is considered. Cognition is introduced in the clustered FAPs to control the inter-tier interference. Furthermore, the impact of macro-tier load is analyzed by exploiting the inherent coupling between coverage probability and activity factor of an MBS. Further, we study the effect of co-channel, orthogonal, and partial spectrum sharing modes on the coverage for given parameters like load condition, FAPs/MBSs density, etc. We provide simulation validation for the derived expressions of coverage and present an comparative analysis for the mentioned spectrum sharing modes.

研究动机与目标

• 为解决由家庭基站（FAPs）和宏基站（MBSs）随机与聚类部署引起的两层HetNets中跨层干扰问题。
• 分别使用泊松点过程（PPP）和泊松聚类过程（PCP）对MBSs的同质化部署行为与FAPs的聚类部署行为进行建模。
• 在部分负载条件下，评估同频、正交及部分共享等不同频谱共享模式对覆盖概率的影响。
• 通过利用本地信息在FAP层引入认知频谱接入机制，以减轻跨层干扰，且无需依赖全局宏层协调。
• 建立MBS工作因子与覆盖概率之间的定量关联，从而支持在实际流量负载波动条件下的网络性能分析。

提出的方法

• 使用同质泊松点过程（PPP）对MBSs进行建模，以反映其为实现覆盖而均匀分布、无处不在的部署特性。
• 使用泊松聚类过程（PCP）对FAPs进行建模，以捕捉其在住宅、商业及办公环境中的聚类部署行为。
• 利用PCP的概率生成泛函（PGFL）与泊松分布簇大小的矩生成函数（MGF），推导FAPs对宏用户产生的总干扰的拉普拉斯变换。
• 通过耦合模型将MBS工作因子与覆盖概率关联，引入部分负载条件，实现对动态流量负载的分析。
• 通过将频谱接入建模为本地干扰条件的函数，在FAPs处实施认知频谱接入，以减少对宏用户的同频干扰。
• 采用随机几何与拉普拉斯变换技术，推导出在同频、正交及部分频谱共享模式下覆盖概率的闭式近似表达式。

实验结果

研究问题

• RQ1 与传统的仅使用PPP的模型相比，复合PPP-PCP模型在两层HetNets中对覆盖概率分析的准确性如何提升？
• RQ2 在部分负载条件下，FAP聚类对宏-小蜂窝网络中跨层干扰与覆盖概率有何影响？
• RQ3 在实际部署与负载条件下，同频、正交与部分频谱共享模式在覆盖性能方面如何比较？
• RQ4 在无需全局网络协调的前提下，FAP层的认知频谱接入在多大程度上可减少跨层干扰？
• RQ5 MBS工作因子如何影响覆盖概率？该耦合关系可如何用于实现负载感知的网络优化？

主要发现

• 复合PPP-PCP模型更准确地反映了现实中的HetNet部署特征，即MBSs均匀分布，而FAPs在高流量区域形成聚类。
• 在FAPs处引入认知频谱接入可显著提升宏层覆盖性能，尤其在FAP密度较高且采用部分频谱共享时效果更明显。
• 在所有测试的负载与密度条件下，部分频谱共享模式实现了最高的覆盖概率，优于同频与正交共享，原因在于其更优的干扰管理能力。
• 通过仿真验证了推导出的覆盖概率表达式，结果与理论近似值在各种网络参数下高度一致。
• MBS工作因子与覆盖概率之间的耦合关系使得可实现动态负载感知优化，覆盖性能随MBS负载增加而下降，原因在于干扰水平升高。
• 采用詹森不等式与干扰拉普拉斯变换的指数界近似方法，获得可处理且精确的结果，为实际网络部署提供了实用洞见。