[论文解读] Fast and Reliable Initial Access with Random Beamforming for mmWave Networks

Yanpeng Yang, Shokri-Ghadikolaei Hossein+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 30, 2018

Millimeter-Wave Propagation and Modeling参考文献 34被引用 4

一句话总结

该论文提出了一种随机波 beamforming 方法，用于在密集的毫米波网络中实现快速且可靠的初始接入，利用随机几何方法建模干扰和波束对准。结果表明，与全遍历搜索和迭代搜索相比，随机波 beamforming 在轻负载和低延迟场景下可显著降低初始接入时延，同时保持相近的失败概率。

ABSTRACT

Millimeter-wave (mmWave) communications rely on directional transmissions to overcome severe path loss. Nevertheless, the use of narrow beams complicates the initial access procedure and increase the latency as the transmitter and receiver beams should be aligned for a proper link establishment. In this paper, we investigate the feasibility of random beamforming for the cell-search phase of initial access. We develop a stochastic geometry framework to analyze the performance in terms of detection failure probability and expected latency of initial access as well as total data transmission. Meanwhile, we compare our scheme with the widely used exhaustive search and iterative search schemes, in both control plane and data plane. Our numerical results show that, compared to the other two schemes, random beamforming can substantially reduce the latency of initial access with comparable failure probability in dense networks. We show that the gain of the random beamforming is more prominent in light traffics and low-latency services. Our work demonstrates that developing complex cell-discovery algorithms may be unnecessary in dense mmWave networks and thus shed new lights on mmWave network design.

研究动机与目标

• 为解决由于波束成形方向性要求导致的毫米波网络初始接入高时延和高复杂度问题。
• 评估随机波 beamforming 是否能在密集毫米波部署中实现快速且可靠的小区搜索。
• 从检测失败概率、时延和数据平面性能三个方面，对比随机波 beamforming 与全遍历搜索和迭代搜索方案的性能。
• 基于随机几何方法，构建一个系统级分析框架，综合考虑 Line-of-Sight / Non-Line-of-Sight 传播、天线旁瓣以及真实的 3GPP NR 配置。

提出的方法

• 基于随机几何方法，建立多小区毫米波网络中基站和用户设备空间分布的建模框架。
• 使用独立的泊松点过程对主瓣和旁瓣的干扰进行建模，并推导出时隙内干扰功率的拉普拉斯变换。
• 通过结合主瓣和旁瓣检测概率（假设两者相互独立），推导出检测失败概率的精确表达式。
• 利用多个时隙的选择合并技术，建模信干噪比（SINR）高于阈值的检测成功概率。
• 将初始接入时延建模为失败帧的几何分布，其期望时延由失败帧时长之和加上一次成功接入周期组成。
• 将模型扩展以计算总传输时延，基于帧时长、接入时延和数据速率，综合考虑数据传输时间。

实验结果

研究问题

• RQ1 在密集毫米波网络中，随机波 beamforming 是否能实现比全遍历搜索和迭代搜索更低的初始接入时延？
• RQ2 在实际传播条件（LoS/NLoS）和非零天线旁瓣下，随机波 beamforming 的检测失败概率是多少？
• RQ3 随机波 beamforming 的性能如何随网络密度和业务负载变化？
• RQ4 在随机波 beamforming 下，初始接入时延与数据传输时延之间存在何种权衡？
• RQ5 在哪些网络场景中（例如轻负载、低延迟服务），随机波 beamforming 能带来最显著的性能增益？

主要发现

• 在密集毫米波网络中，随机波 beamforming 显著降低了初始接入时延，优于全遍历搜索和迭代搜索方案。
• 即使存在非零天线旁瓣和非视距（NLoS）传播，随机波 beamforming 的检测失败概率仍与全遍历搜索和迭代搜索相当。
• 在轻负载场景和低延迟服务中，随机波 beamforming 的时延增益最为显著，此时快速连接建立至关重要。
• 所提出的随机几何框架能准确捕捉主瓣和旁瓣的干扰，从而实现对时延和可靠性的精确分析。
• 随机波 beamforming 下的期望初始接入时延为 $ \boxed{\frac{1}{1 - P_f(N_c)} - 1} \times T_f + T_{\text{cs}} + T_{\text{ra}} $，其中 $ P_f $ 为失败概率，$ T_f $ 为帧时长。
• 由于初始接入延迟降低，即使考虑数据传输开销，随机波 beamforming 仍能最小化总传输时延。