[论文解读] Joint Resource Allocation for eICIC in Heterogeneous Networks

Weijun Tang, Rongbin Zhang+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 12, 2014

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 11被引用 3

一句话总结

本文提出了一种在长期演进-高级（LTE-A）异构网络（HetNets）中用于用户关联、几乎空白子帧（ABS）分配和无线资源块（RB）调度的分布式联合优化框架。采用块坐标下降法，联合最大化加权对数效用以提升公平性和系统性能，实现高达69.3%的Jain公平性指数，并显著降低宏小区拥塞程度，优于最大RSRP方案。

ABSTRACT

Interference coordination between high-power macros and low-power picos deeply impacts the performance of heterogeneous networks (HetNets). It should deal with three challenges: user association with macros and picos, the amount of almost blank subframe (ABS) that macros should reserve for picos, and resource block (RB) allocation strategy in each eNB. We formulate the three issues jointly for sum weighted logarithmic utility maximization while maintaining proportional fairness of users. A class of distributed algorithms are developed to solve the joint optimization problem. Our framework can be deployed for enhanced inter-cell interference coordination (eICIC) in existing LTE-A protocols. Extensive evaluation are performed to verify the effectiveness of our algorithms.

研究动机与目标

• 解决由最大RSRP用户关联导致的HetNets中负载不均衡问题，即宏小区过载而微微小区资源利用率低下。
• 通过最优ABS配置减轻宏小区对微微小区用户的跨载波干扰，为小细胞提供受保护的传输间隔。
• 针对每个eNB优化下行无线资源块分配，以考虑频率选择性衰落和时域干扰特性。
• 联合求解用户关联、ABS比例与RB分配问题，以最大化网络级比例公平性和加权对数效用。
• 设计与现有LTE-A eICIC协议兼容的分布式算法，以支持实际部署。

提出的方法

• 将联合优化问题建模为在比例公平性约束下最大化加权对数效用。
• 应用块坐标下降（BCD）方法，将联合问题分解为三个子问题：用户关联、ABS比例选择与RB分配。
• 使用对偶分解和拉格朗日松弛技术，迭代且交替求解每个子问题。
• 设计分布式算法，使每个eNB基于部分网络状态信息独立优化其本地变量。
• 将小区范围扩展（CRE）偏置与ABS比例作为可控参数，以平衡负载并减少干扰。
• 在RB分配子问题中采用PF（比例公平）调度，以确保用户间公平性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何联合优化用户关联、ABS配置与RB分配，以提升HetNets中的系统公平性与效用？
• RQ2 宏小区应保留多大比例的ABS子帧，才能在保持频谱效率的同时最小化对微微小区边缘用户的干扰？
• RQ3 与传统方案（如max-RSRP和固定CRE/ABS配置）相比，联合优化用户关联、ABS比例与RB调度有何性能优势？
• RQ4 分布式算法是否能在无需全局网络状态信息的情况下实现近似最优性能？
• RQ5 联合优化在多大程度上提升了吞吐量公平性并降低了宏小区负载？

主要发现

• 所提出的联合方案（启发式、最优ABS、PF）实现了0.693的Jain公平性指数，显著优于传统max-RSRP方案（0.353）和（18 dB, 0.4, PF）基准方案（0.671）。
• 在所提框架下，用户关联更有效地平衡了负载，降低了宏小区拥塞，提升了资源利用率。
• 所提分布式算法的收敛性得到验证，性能接近理论最优上界。
• 与max-RSRP基线相比，该方案使约80%的UE平均吞吐量得到提升，尤其显著改善了微微小区边缘用户的性能。
• 由于更优的干扰协调与负载均衡，系统效用在所有网络层级均得到提升，尤其在宏小区与微微小区中表现突出。
• 联合优化框架优于固定配置方案（如（18 dB CRE, 0.4 ABS, PF）），证明了联合设计用户关联、ABS与RB分配的优越性。