[论文解读] Fundamentals of the Downlink Green Coverage and Energy Efficiency in Heterogeneous Networks

Chun‐Hung Liu, Kok Leong Fong|arXiv (Cornell University)|Aug 5, 2016

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 22被引用 4

一句话总结

本文提出了一种绿色信道感知的小区关联（GCA）方案，利用随机几何方法在异构网络（HetNets）中最大化下行链路能量效率。该文推导了绿色覆盖概率、链路和网络能量效率的紧致理论边界，表明GCA方案在根本极限上优于最大接收功率（MRPA）和最近基站（NBA）关联方案。

ABSTRACT

This paper studies the proposed green (energy-efficient) coverage probability, link and network energy efficiencies in the downlink of a heterogeneous cellular network (HetNet) consisting of $K$ independent Poisson point processes (PPPs) of base stations (BSs). The important statistical properties of the universal (general) cell association functions are first studied and the cell load statistics for power-law cell association functions, which can characterize the accurate void cell probability of a BS in every tier, is also derived. A simple and feasible green channel-aware cell association (GCA) scheme is proposed and the green coverage probability is also proposed for any particular cell association scheme, such as the maximum received power association (MRPA) and nearest base station association (NBA) schemes. Then the link and network energy efficiencies are proposed to characterize the mean spectrum efficiency per unit power consumption for a BS and the mean area spectrum efficiency for a HetNet, respectively. All the tight bounds on the green coverage probability, link and network energy efficiencies for the GCA, MRPA and NBA schemes are found. They are theoretically shown to pose the fundamental maximum limits on the link and network energy efficiencies achieved by any other cell association schemes and such a fact is validated by numerical results as well.

研究动机与目标

• 为解决异构网络（HetNets）中小区关联方案缺乏能量效率分析的问题，特别是链路级和网络级能量效率方面的分析。
• 探究小区关联是否能在根本上提升或优化异构网络中的能量效率，这一问题在以往研究中尚未被充分探索。
• 为利用泊松点过程在多层基站架构下评估绿色覆盖和能量效率，构建一个可计算的分析框架。
• 建立任何小区关联方案无法超越的能量效率理论上限，提供一个根本性的基准。

提出的方法

• 将HetNet建模为K个独立的泊松点过程（PPPs）的基站（BSs）集合，其发射功率和密度各不相同。
• 引入一种通用的小区关联函数，并推导出幂律关联下的小区负载统计特性，从而实现对空载小区概率的精确分析。
• 提出一种绿色信道感知的小区关联（GCA）方案，优先选择频谱效率与单位功率之比高的基站。
• 推导出绿色覆盖概率、链路能量效率（单位功率下的平均频谱效率）以及网络能量效率（单位功率下的平均面积频谱效率）的闭式表达式。
• 利用随机几何和拉普拉斯变换分析GCA、MRPA和NBA方案下的信干比（SIR）分布。
• 通过干扰拉普拉斯变换的近似方法获得紧致下界，并通过数值结果验证其有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 小区关联策略是否能从根本上超越传统方案，提升异构网络的能量效率？
• RQ2 任何小区关联方案在异构网络中可实现的理论最大链路和网络能量效率是多少？
• RQ3 绿色信道感知的小区关联（GCA）方案与MRPA和NBA等传统方案相比，在能量效率和覆盖性能方面表现如何？
• RQ4 在多层异构网络中，幂律小区关联下的小区负载和空载概率具有何种统计特性？
• RQ5 如何为异构网络中的任意小区关联方案定义并界定绿色覆盖概率？

主要发现

• 所提出的GCA方案实现了链路和网络能量效率的根本最大极限，任何其他小区关联方案均无法超越此极限。
• 为GCA、MRPA和NBA方案推导出绿色覆盖概率、链路能量效率和网络能量效率的紧致解析边界。
• GCA方案在能量效率方面优于MRPA和NBA方案，数值结果验证了理论边界的准确性。
• 研究表明，基站的能量效率显著受其关联策略影响，最优关联策略可最大化能量效率。
• 所推导的绿色覆盖概率和能量效率表达式适用于任意小区关联函数，包括幂律和通用关联模型。
• 分析表明，所提出的幂律小区关联函数能准确刻画各层中的空载小区概率，从而实现精确的负载建模。