[论文解读] Energy-Efficient Power and Bandwidth Allocation in an Integrated Sub-6 GHz -- Millimeter Wave System

Morteza Hashemi, C. Emre Koksal+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 3, 2017

Millimeter-Wave Propagation and Modeling参考文献 3被引用 6

一句话总结

本文提出了一种集成Sub-6 GHz与毫米波（mmWave）5G系统的联合功率与带宽分配框架，旨在最大化吞吐量和能量效率。通过建模ADC和射频（RF）组件的功耗，表明在低功耗或高ADC功耗条件下，部分mmWave带宽使用通常为最优——由于组件功耗增加带来的增益递减，其性能优于全带宽分配。

ABSTRACT

In mobile millimeter wave (mmWave) systems, energy is a scarce resource due to the large losses in the channel and high energy usage by analog-to-digital converters (ADC), which scales with bandwidth. In this paper, we consider a communication architecture that integrates the sub-6 GHz and mmWave technologies in 5G cellular systems. In order to mitigate the energy scarcity in mmWave systems, we investigate the rate-optimal and energy-efficient physical layer resource allocation jointly across the sub-6 GHz and mmWave interfaces. First, we formulate an optimization problem in which the objective is to maximize the achievable sum rate under power constraints at the transmitter and receiver. Our formulation explicitly takes into account the energy consumption in integrated-circuit components, and assigns the optimal power and bandwidth across the interfaces. We consider the settings with no channel state information and partial channel state information at the transmitter and under high and low SNR scenarios. Second, we investigate the energy efficiency (EE) defined as the ratio between the amount of data transmitted and the corresponding incurred cost in terms of power. We use fractional programming and Dinkelbach's algorithm to solve the EE optimization problem. Our results prove that despite the availability of huge bandwidths at the mmWave interface, it may be optimal (in terms of achievable sum rate and energy efficiency) to utilize it partially. Moreover, depending on the sub-6 GHz and mmWave channel conditions and total power budget, it may be optimal to activate only one of the interfaces.

研究动机与目标

• 解决由于路径损耗和组件功耗（尤其是ADC和RF链）导致的mmWave系统能量短缺问题。
• 在集成的Sub-6 GHz/mmWave系统中，建立考虑物理层能量成本的联合功率与带宽分配问题。
• 在发射机和接收机的总功率约束下（包括电路级功耗），最大化可实现的吞吐量。
• 研究能量效率作为带宽与功率分配的函数，尤其在发射端无或有限信道状态信息（CSIT）的条件下。
• 确定最优配置，即在特定信道条件与功率预算下，仅一个接口（Sub-6 GHz或mmWave）被激活。

提出的方法

• 将ADC功耗显式建模为 $ P^{\text{(ADC)}} = c_{\text{ox}} W 2^{r_{\text{ADC}}} $，其中 $ W $ 为带宽，$ r_{\text{ADC}} $ 为量化分辨率，构建吞吐量最大化问题。
• 采用凸优化技术求解在功率约束下的吞吐量最大化问题，涵盖完整与部分CSIT两种场景。
• 应用分数规划与Dinkelbach算法求解非凸的能量效率（EE）优化问题，其定义为每焦耳能量的比特/秒。
• 使用30 GHz的真实毫米波信道数据，配置64个发射与16个接收天线；Sub-6 GHz使用3 GHz中心频率，带宽为1 MHz。
• 在不同总功率预算与ADC功耗缩放因子 $ a = c_{\text{ox}} 2^{r_{\text{ADC}}} $ 下进行仿真，将最优分配与全带宽水洗算法进行对比。
• 在高与低信噪比（SNR）场景下评估性能，并在无CSIT条件下验证所提方案的鲁棒性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在mmWave带宽极大但吞吐量最大化时，何种条件下部分mmWave带宽使用为最优？
• RQ2 ADC与RF组件功耗的引入如何影响集成Sub-6 GHz/mmWave系统中最优功率与带宽分配？
• RQ3 mmWave全带宽使用是否始终有益？还是可能因电路功耗增加而导致能量效率下降？
• RQ4 发射端缺乏信道状态信息（CSIT）如何影响最优资源分配策略？
• RQ5 在Sub-6 GHz与mmWave频段间分配带宽与功率时，吞吐量与能量效率之间的权衡是什么？

主要发现

• 在高ADC功耗条件下（如 $ a = 10^{-7} $），全mmWave带宽分配会导致发射功率为零，吞吐量也为零，原因在于ADC功耗过高。
• 最优分配仅使用4.0597 MHz的mmWave带宽，即可实现 $ 2.55 \times 10^3 $ bps的吞吐量，而全带宽分配则导致吞吐量为零。
• 即使mmWave带宽高达1 GHz，部分带宽使用仍为最优——尤其在总功率较低或ADC能量消耗较高的情况下，这是由于单位功率下频谱效率的增益递减。
• 由于ADC功耗线性增长，mmWave的能效（比特/秒/瓦）在超过某一阈值带宽后下降；但所提方案通过限制带宽使用，有效维持了能效的持续提升。
• 在低功耗场景下，即使结合水洗功率分配，部分mmWave带宽使用仍优于全带宽分配，实现更高的吞吐量。
• 最优解可能仅激活一个接口（Sub-6 GHz或mmWave），具体取决于信道条件与功率预算，凸显了联合优化的重要性。