[论文解读] Designing Cost- and Energy-Efficient Cell-Free Massive MIMO Network with Fiber and FSO Fronthaul Links

Pouya Agheli, Mohammad Javad Emadi+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 17, 2020

Advanced Photonic Communication Systems参考文献 34被引用 4

一句话总结

本文通过最优结合光纤与自由空间光（FSO）前回程链路，提出了一种成本和能耗高效的无蜂窝大规模MIMO网络设计。推导了上行链路可实现速率、频谱效率和能量效率的闭式表达式，并在现实的功率和容量约束下，确定了最优的光纤/FSO链路数量及光纤容量，以最大化系统性能。

ABSTRACT

The emerging cell-free massive multiple-input multiple-output (CF-mMIMO) is a promising scheme to tackle the capacity crunch in wireless networks. Designing the optimal fronthaul network in the CF-mMIMIO is of utmost importance to deploy a cost- and energy-efficient network. In this paper, we present a framework to optimally design the fronthaul network of CF-mMIMO utilizing optical fiber and free space optical (FSO) technologies. We study an uplink data transmission of the CF-mMIMO network wherein each of the distributed access points (APs) is connected to a central processing unit (CPU) through a capacity-limited fronthaul, which could be the optical fiber or FSO. Herein, we have derived achievable rates and studied the network's energy efficiency in the presence of power consumption models at the APs and fronthaul links. Although an optical fiber link has a larger capacity, it consumes less power and has a higher deployment cost than that of an FSO link. For a given total number of APs, the optimal number of optical fiber and FSO links and the optimal capacity coefficient for the optical fibers are derived to maximize the system's performance. Finally, the network's performance is investigated through numerical results to highlight the effects of different types of optical fronthaul links.

研究动机与目标

• 通过优化无蜂窝大规模MIMO（CF-mMIMO）网络中的前回程设计，应对无线网络中日益严重的容量瓶颈问题。
• 通过结合光纤与自由空间光（FSO）链路，平衡CF-mMIMO前回程的部署成本与能耗。
• 在容量受限的前回程链路下，推导上行链路可实现速率、频谱效率和能量效率的闭式表达式。
• 确定最优的光纤与FSO链路数量，以及光纤链路的最优容量系数，以最大化系统性能。
• 通过数值结果评估不同前回程技术对网络性能的影响，考虑现实的功率和容量约束。

提出的方法

• 利用最大比合并（MRC）和用后即弃（UatF）技术，推导上行链路可实现速率的闭式表达式。
• 建立接入点（APs）和前回程链路（包括光纤与FSO技术）的功耗模型。
• 提出一种混合前回程架构，其中每个AP通过光纤或FSO链路连接至中央处理单元（CPU）。
• 推导考虑光纤与FSO链路容量限制及功耗的频谱效率与能量效率表达式。
• 采用数学优化方法，推导最优的光纤与FSO链路数量及光纤链路的最优容量系数。
• 应用渐近近似（如当x较小时，ln(1+x) ≈ x）以简化复杂导数，并求解二阶方程以获得最优解。

实验结果

研究问题

• RQ1 在无蜂窝大规模MIMO网络中，为最大化频谱效率与能量效率，最优的光纤与FSO前回程链路数量是多少？
• RQ2 在混合光纤-FSO前回程部署下，光纤链路的容量系数如何影响整体系统性能？
• RQ3 在CF-mMIMO中，使用光纤与FSO前回程时，部署成本与能量效率之间的权衡关系如何？
• RQ4 AP与前回程链路的功耗模型如何影响可实现的上行链路速率与系统效率？
• RQ5 在满足容量约束的前提下，何种光纤与FSO链路的最优配置可最大化网络的能量效率？

主要发现

• 最优光纤链路数量被推导为系统参数的函数，其闭式解基于包含信道与功率参数的二阶方程。
• 最优FSO链路数量通过求解关于链路容量与系统负载的二次方程得出，可确保频谱与能量效率最大化。
• 当接入点数量较大时，最优配置可能变为零根光纤链路（即全为FSO），这是由于FSO部署成本与容量约束占主导地位。
• 所推导的频谱效率表达式同时考虑了前回程容量限制与功耗，揭示了链路类型与系统性能之间的权衡。
• 数值结果表明，与仅使用单一技术相比，混合光纤-FSO前回程显著提升了能量效率，尤其在用户密度较高时。
• 采用渐近近似使得优化过程具有可处理性，从而获得准确且适用于网络部署的闭式解。