[论文解读] Joint User Association and Resource Allocation Optimization for Ultra Reliable Low Latency HetNets

Mohammad Yousefvand, Narayan B. Mandayam|arXiv (Cornell University)|Sep 18, 2018

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 17被引用 4

一句话总结

本文提出了一种宽松启发式方法（RHM），用于超可靠低延迟通信（URLLC）异构网络（HetNets）中的联合用户关联与资源分配，降低了时间复杂度，并提升了能量和频谱效率。通过将用户关联与凸资源分配解耦，并使用ADMM进行优化，该方法将蜂窝基站（CBS）的频谱访问延迟降低了93%，能量消耗降低了33%，同时保持了完整的服务速率。

ABSTRACT

Ensuring ultra-reliable and low latency communications (URLLC) is necessary for enabling delay critical applications in 5G HetNets. We propose a joint user to BS association and resource optimization method that is attractive for URLLC in HetNets with Cellular Base Stations (CBSs) and Small Cell Base Stations (SBSs), while also reducing energy and bandwidth consumption. In our scheme, CBSs share portions of the available spectrum with SBSs, and they in exchange, provide data service to the users in their coverage area. We first show that the CBSs optimal resource allocation (ORA) problem is NP-hard and computationally intractable for large number of users. Then, to reduce its time complexity, we propose a relaxed heuristic method (RHM) which breaks down the original ORA problem into a heuristic user association (HUA) algorithm and a convex resource allocation (CRA) optimization problem. Simulation results show that the proposed heuristic method decreases the time complexity of finding the optimal solution for CBS's significantly, thereby benefiting URLLC. It also helps the CBSs to save energy by offloading users to SBSs. In our simulations, the spectrum access delay for cellular users is reduced by 93\% and the energy consumption is reduced by 33\%, while maintaining the full service rate.

研究动机与目标

• 为解决在具有蜂窝基站（CBS）和小基站（SBS）的URLLC增强型HetNets中，最优资源分配（ORA）的高时间复杂度问题。
• 通过频谱共享实现用户卸载至SBS，降低CBS的能量和带宽消耗。
• 在保持完整服务速率的同时，最小化对延迟敏感的URLLC应用的频谱访问延迟。
• 为大规模HetNets设计一种可扩展的、低复杂度的解决方案，其中ORA问题为NP难问题。
• 设计一种启发式框架，将非凸ORA问题分解为可处理的子问题，以实现高效计算。

提出的方法

• 将ORA问题形式化为一个涉及用户关联、带宽和功率分配的非凸、NP难组合优化问题。
• 宽松启发式方法（RHM）将ORA问题分解为启发式用户关联（HUA）算法和凸资源分配（CRA）问题。
• HUA算法根据信道增益和服务需求，将用户分配至CBS或SBS，以最小化CBS资源使用。
• CRA问题在满足最小数据速率和带宽约束下最小化CBS功率消耗，并重新表述为凸优化问题。
• 应用ADMM算法迭代求解CRA问题，降低时间复杂度并加速收敛。
• 该方法利用频谱共享，即CBS将其部分授权频谱授予SBS，以换取用户流量的卸载。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过联合用户关联与资源分配优化，最小化URLLC增强型HetNets中的时间复杂度？
• RQ2 在具有CBS和SBS的HetNets中，最优资源分配（ORA）问题的计算复杂度是多少？
• RQ3 启发式分解方法是否能显著降低ORA的时间复杂度，同时保持性能？
• RQ4 通过智能用户卸载至SBS，CBS的能量和带宽消耗可降低到何种程度？
• RQ5 基于ADMM的解决方案在加速凸资源分配子问题收敛方面效果如何？

主要发现

• 通过约化为0-1背包问题，证明ORA问题为NP难，确认其在大规模网络中的计算不可行性。
• 所提出的RHM显著加速了CBS资源分配最优解的计算，大幅降低了时间复杂度。
• 由于高效的用户卸载和更快的资源分配，蜂窝用户频谱访问延迟降低了93%。
• 通过将用户卸载至SBS并最小化保留用户的发射功率，CBS能量消耗降低了33%。
• 该方法在实现高谱效率和能量效率的同时，保持了所有用户的完整服务速率。
• 基于ADMM的解决方案在凸资源分配阶段有效加速了收敛，提升了大规模网络的可扩展性。