[论文解读] Full-Duplex Cloud Radio Access Network: Stochastic Design and Analysis

Arman Shojaeifard, Kai‐Kit Wong+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 6, 2017

Full-Duplex Wireless Communications参考文献 47被引用 3

一句话总结

本文提出了一种用于分析具有有限聚类、非 isotropic衰落和回传容量约束的全双工云无线电接入网络（FD-C-RAN）中频谱效率（SE）的随机框架。通过基于泊松点过程（PPP）的建模，利用矩生成函数和概率生成泛函（PGFL）表征干扰统计特性，推导出下行链路和上行链路SE的上界，结果表明相较于半双工操作，SE增益显著，尤其在高容量回传和先进干扰消除条件下。

ABSTRACT

Full-duplex (FD) has emerged as a disruptive communications paradigm for enhancing the achievable spectral efficiency (SE), thanks to the recent major breakthroughs in self-interference (SI) mitigation. The FD versus half-duplex (HD) SE gain, in cellular networks, is however largely limited by the mutual-interference (MI) between the downlink (DL) and the uplink (UL). A potential remedy for tackling the MI bottleneck is through cooperative communications. This paper provides a stochastic design and analysis of FD enabled cloud radio access network (C-RAN) under the Poisson point process (PPP)-based abstraction model of multi-antenna radio units (RUs) and user equipments (UEs). We consider different disjoint and user-centric approaches towards the formation of finite clusters in the C-RAN. Contrary to most existing studies, we explicitly take into consideration non-isotropic fading channel conditions and finite-capacity fronthaul links. Accordingly, upper-bound expressions for the C-RAN DL and UL SEs, involving the statistics of all intended and interfering signals, are derived. The performance of the FD C-RAN is investigated through the proposed theoretical framework and Monte-Carlo (MC) simulations. The results indicate that significant FD versus HD C-RAN SE gains can be achieved, particularly in the presence of sufficient-capacity fronthaul links and advanced interference cancellation capabilities.

研究动机与目标

• 为解决全双工（FD）在蜂窝网络中由于上行链路（UL）与下行链路（DL）传输之间的互干扰（MI）而导致的频谱效率增益有限的问题。
• 研究在实际系统约束下（包括有限容量回传链路和非isotropic衰落）启用全双工的云无线电接入网络（C-RAN）的性能。
• 基于无线单元（RUs）和用户设备（UEs）的泊松点过程（PPP）建模，开发用于FD-C-RAN的随机设计与分析框架。
• 比较有限C-RAN簇中分离聚类与用户中心聚类策略的影响，并评估其在干扰和回传约束下的SE表现。
• 通过表征期望信号与干扰信号的统计特性，推导出下行链路和上行链路频谱效率的可计算上界表达式。

提出的方法

• 采用泊松点过程（PPP）对多天线RUs和UEs的部署进行建模，以实现可处理的随机几何分析。
• 利用瑞利衰落信道增益的矩生成函数（MGF）推导出干扰功率的MGF，并应用概率生成泛函（PGFL）对PPP分布干扰源的时空干扰进行建模。
• 应用近似方法3，通过将信道增益平方和建模为伽马分布随机变量，简化干扰功率表达式。
• 利用积分恒等式 $\mathscr{F}_1(.)$ 和 $\mathscr{F}_2(.)$，对分离聚类和用户中心聚类两种情况下的PGFL-based干扰统计特性进行闭式求解。
• 通过结合期望信号、小区间干扰（ICI）和跨模式干扰（CMI）的统计特性，推导出在两种聚类策略下下行链路和上行链路频谱效率的上界表达式。
• 通过蒙特卡洛仿真验证分析结果，确认所推导边界的准确性，并评估在不同回传容量和干扰消除条件下的系统性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 在具有有限聚类和容量受限回传链路的C-RAN中，全双工（FD）相比半双工（HD）的可实现频谱效率（SE）增益是多少？
• RQ2 与理想化模型相比，非isotropic衰落和有限容量回传链路如何影响FD-C-RAN的性能？
• RQ3 在干扰和回传约束下，用户中心聚类与分离聚类在FD-C-RAN中的相对性能增益如何？
• RQ4 先进的干扰消除能力和高容量回传链路如何共同影响FD-C-RAN中的SE增益？
• RQ5 在现实系统假设下，能否利用随机几何方法推导出FD-C-RAN中下行链路和上行链路SE的可计算上界表达式？

主要发现

• 在C-RAN中可实现显著的全双工与半双工频谱效率（SE）增益，尤其在回传链路容量充足且干扰消除有效时。
• 所提出的随机框架通过利用MGF和PGFL精确建模期望信号、小区间干扰（ICI）和跨模式干扰（CMI）的统计特性，为下行链路和上行链路SE提供了紧致的上界。
• 在干扰受限场景下，用户中心聚类相比分离聚类能实现更高的SE，原因在于其更优的干扰管理能力以及更有利的信道统计特性。
• 非isotropic衰落信道显著影响干扰统计特性，所提模型通过在MGF推导中引入方向性路径损耗和空间相关性，有效考虑了该因素。
• 蒙特卡洛仿真验证了分析结果，表明SE增益随回传容量提升和用户设备处干扰消除能力增强而增加。
• 所推导的干扰统计表达式在分离聚类和用户中心聚类下均有效，后者因局部协作增强和跨簇干扰减少而表现出更优性能。