[论文解读] Distributed SIR-Aware Scheduling in Large-Scale Wireless Networks

Chun‐Hung Liu, Jeffrey G. Andrews|arXiv (Cornell University)|Jul 8, 2011

Advanced Wireless Network Optimization参考文献 26被引用 4

一句话总结

本文提出了三种分布式、SIR感知的调度技术——DCAS、DIAS 和 DICAS——用于大规模无线网络，旨在最大化传输容量的同时最小化开销。通过推导最优信道和干扰阈值，量化了性能增益，并表明结合信道与干扰感知可实现最高吞吐量并显著降低中断概率。

ABSTRACT

Opportunistic scheduling and routing can in principle greatly increase the throughput of decentralized wireless networks, but to be practical they must do so with small amounts of timely side information. In this paper, we propose three techniques for low-overhead distributed opportunistic scheduling (DOS) and precisely determine their affect on the overall network outage probability and transmission capacity (TC). The first is distributed channel-aware scheduling (DCAS), the second is distributed interferer-aware scheduling (DIAS), and the third generalizes and combines those two and is called distributed interferer-channel-aware scheduling (DICAS). One contribution is determining the optimum channel and interference thresholds that a given isolated transmitter should estimate and apply when scheduling their own transmissions. Using this threshold, the precise network-wide gain of each technique is quantified and compared. We conclude by considering interference cancellation at the receivers, and finding how much it improves the outage probability.

研究动机与目标

• 解决在无集中式控制的大规模去中心化无线网络中实现高网络吞吐量的挑战。
• 克服先前分布式调度方案忽略干扰或过度依赖保守协议（如CSMA）的局限性。
• 开发低开销的分布式调度技术，利用信道质量与干扰条件以提升传输容量。
• 在泊松点过程模型下，精确量化每种技术在中断概率与传输容量指标下的性能增益。
• 确定在分布式环境中使网络整体性能最大化的信道与干扰水平的最优传输阈值。

提出的方法

• 提出分布式信道感知调度（DCAS），仅根据本地信道质量调度发送节点，使用信道增益的阈值。
• 引入分布式干扰源感知调度（DIAS），当检测到潜在干扰源的干扰电平超过阈值时，发送节点将避免调度，该阈值基于本地干扰估计。
• 开发分布式干扰源-信道感知调度（DICAS），通过同时对信道增益和干扰电平应用阈值，结合DCAS与DIAS机制。
• 将网络建模为齐次泊松点过程（PPP），以实现对干扰与中断概率的可分析建模。
• 利用随机几何与拉普拉斯变换，推导每种技术的中断概率与传输容量的解析下界与上界。
• 通过渐近分析，确定使传输容量在中断约束下最大化的信道与干扰的最优阈值。

实验结果

研究问题

• RQ1 在分布式、SIR感知的调度方案中，使传输容量最大化的信道增益最优阈值是什么？
• RQ2 在调度中考虑本地干扰电平相较于仅基于信道的调度，如何提升网络性能？
• RQ3 在分布式调度框架中，结合信道与干扰感知的相对性能增益如何？
• RQ4 在接收端进行干扰消除对中断概率与传输容量有何影响？
• RQ5 每种所提分布式调度技术的中断概率与传输容量的精确解析边界是什么？

主要发现

• DICAS结合了信道与干扰感知，通过最优平衡空间复用与干扰控制，在三种技术中实现了最高的传输容量。
• DCAS的最优信道阈值已通过解析方法推导，并证明可在中断约束下最大化网络吞吐量。
• DIAS通过将有效干扰源密度降低 $ p_i( ho_{ic}) $ 倍，量化了其在抑制干扰方面的性能增益。
• DICAS的中断概率下界通过在DCAS下界中将 $ ho_{ic} $ 替换为 $ ho_{ic} p_i( ho_{ic}) $ 获得，反映了信道与干扰阈值的联合效应。
• 分析表明，接收端的干扰消除显著改善了中断性能，尤其在高干扰水平的密集网络中。
• 推导出的传输容量边界紧密，可实现对三种调度技术的精确比较，表明DICAS在频谱效率与可靠性方面优于DCAS与DIAS。