[论文解读] Energy Efficiency of Cross-Tier Base Station Cooperation in Heterogeneous Cellular Networks

Weili Nie, Fu‐Chun Zheng+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 7, 2014

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 26被引用 10

一句话总结

本文提出了一种面向异构蜂窝网络（HetNets）中跨层级基站协作的用户中心聚类模型，以提升能量效率。通过将基站建模为泊松点过程，并利用随机几何优化接收信号强度（RSS）阈值，该方法在两层HetNets中实现了显著的能量节省，优于几何聚类和仅宏基站部署方案。

ABSTRACT

Heterogeneous cellular networks (HetNets) are to be deployed for future wireless communication to meet the ever-increasing mobile traffic demand. However, the dense and random deployment of small cells and their uncoordinated operation raise important concerns about energy efficiency. Base station (BS) cooperation is set to play a key role in managing interference in the HetNets. In this paper, we consider BS cooperation in the downlink HetNets where BSs from different tiers within the respective cooperative clusters jointly transmit the same data to a typical user, and further optimize the energy efficiency performance. First, based on the proposed clustering model, we derive the spatial average rate using tools from stochastic geometry. Furthermore, we formulate a power minimization problem with a minimum spatial average rate constraint and derive an approximate result of the optimal received signal strength (RSS) thresholds. Building upon these results, we effectively address the problem of how to design appropriate RSS thresholds, taking into account the trade-off between spatial average rate and energy efficiency. Simulations show that our proposed clustering model is more energy-saving than the geometric clustering model, and under our proposed clustering model, deploying a two-tier HetNet is significantly more energy-saving compared to a macro-only network.

研究动机与目标

• 解决密集异构蜂窝网络中因小基站未协调导致的能量效率挑战。
• 优化不同层级间的基站协作，以最小化功率消耗，同时保持最低的空间平均速率。
• 推导出在多层级HetNets中平衡频谱效率与能耗的最优RSS阈值。
• 建立基于随机几何的可分析框架，用于评估协作式HetNets的性能。
• 证明用户中心聚类在能量节省方面优于几何聚类。

提出的方法

• 将宏基站和小基站建模为具有不同强度的独立泊松点过程，以反映真实的HetNet部署场景。
• 应用随机几何方法，推导在用户中心聚类下下行链路的空间平均速率，实现可分析的性能评估。
• 建立在最小空间平均速率约束下的功率最小化问题，从而实现对RSS阈值的优化。
• 通过路径损耗指数、聚类半径和信道增益等参数的解析表达式，推导出近似最优的RSS阈值。
• 提出一种改进的用户中心聚类模型，根据接收信号强度动态选择协作基站，从而提升能量效率。
• 采用凸优化技术求解优化问题，并推导出最优功率控制与聚类形成的闭式表达式。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何优化HetNets中不同层级间的基站协作，以最大化能量效率？
• RQ2 在平衡空间平均速率与能耗的前提下，最优的接收信号强度（RSS）阈值集合是什么？
• RQ3 在能量效率和频谱性能方面，用户中心聚类与几何聚类相比有何差异？
• RQ4 与仅部署宏基站的网络相比，部署两层HetNets对能量效率有何影响？
• RQ5 随机几何能否为具有跨层级协作的协作式HetNets提供一种可分析且准确的分析框架？

主要发现

• 所提出的用户中心聚类模型在能量效率方面显著优于几何聚类模型。
• 在引入跨层级协作的两层HetNets中部署，相比仅宏基站网络，可大幅降低能耗。
• 从功率最小化问题中推导出的最优RSS阈值，可有效平衡空间平均速率与能量效率。
• 利用随机几何方法，对用户中心聚类下的空间平均速率进行了理论推导，实现了对性能的精确预测。
• 最优功率控制与聚类形成问题被证明为凸优化问题，从而可高效求解。
• 通过仿真验证了所推导的最优阈值解析表达式的有效性，证实其在真实部署场景中的适用性。