[论文解读] Stochastic Analysis on Downlink Performance of Coexistence between WiGig and NR-U in 60 GHz Band

John Verboom, Seungmo Kim|arXiv (Cornell University)|Mar 2, 2020

Millimeter-Wave Propagation and Modeling参考文献 10被引用 13

一句话总结

该论文提出了一种用于60 GHz频段中WiGig与NR-U共存时下行链路性能的随机模型，采用密集小细胞环境中的蒙特卡洛仿真。结果表明，SINR和数据速率服从三模高斯混合分布，分别为严重干扰（平均SINR 24.63 dB）、轻度干扰（52.21 dB）和无干扰（64.55 dB）用户，表明77.1%的干扰用户面临显著性能下降。

ABSTRACT

The 60 GHz band (57-71 GHz) has been attracting considerable research interest thanks to the bandwidth abundance and ruling as an unlicensed band. The 60 GHz Wi-Fi (also known as WiGig) and 5G New Radio Unlicensed (NR-U) are among the key access technologies that will operate in the band. This paper inspects the downlink performance of the two technologies under inter-technology interference from each other in 60 GHz band. Based on a dense small-cell setting, this paper finds stochastic models for signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) and data rate. Via simulations, this paper discovers that the downlink SINR and data rate follow Gaussian mixture distributions with three modes representing (i) severely interfered, (ii) mildly interfered, and (iii) not interfered UEs.

研究动机与目标

• 分析60 GHz非授权频段中WiGig与NR-U之间技术间干扰导致的下行链路性能下降。
• 在密集小细胞部署中，对共存情况下的SINR和数据速率统计分布进行建模。
• 量化波束成形方向性和随机空间部署对干扰严重程度的影响。
• 为预测真实世界60 GHz共存场景下的性能提供随机框架。
• 通过识别干扰模式及其概率，为网络设计提供指导。

提出的方法

• 通过1,000多次试验的蒙特卡洛仿真，随机部署基站（NR-U）和接入点（WiGig）于二维城市环境。
• 采用具有30 dB前后瓣增益比的波束成形模型，以模拟真实的毫米波传播。
• 基于信号功率、干扰和热噪声，使用香农公式计算每个用户的SINR和数据速率。
• 将SINR和数据速率的经验概率密度函数（PDF）拟合到具有三个分量的高斯混合模型，以代表不同干扰水平。
• 对干扰用户与非干扰用户进行独立分析，以隔离波束方向性和空间分布的影响。
• 使用MATLAB进行曲线拟合，以估计高斯分量的混合参数（均值、比例）。

实验结果

研究问题

• RQ1 WiGig与NR-U在密集60 GHz部署中共存如何影响下行链路SINR？
• RQ2 在技术间干扰下，哪种统计分布最能描述SINR和数据速率？
• RQ3 波束成形方向性和空间随机性如何影响干扰严重程度？
• RQ4 在共存场景中，经历严重、轻度或无干扰的用户比例是多少？
• RQ5 能否使用具有可识别干扰模式的随机模型来量化性能下降？

主要发现

• 下行链路SINR和数据速率分布服从三模高斯混合分布，严重干扰、轻度干扰和无干扰用户分别具有明显的峰值。
• 严重干扰用户的平均SINR为24.63 dB，轻度干扰用户为52.21 dB，无干扰用户达到64.55 dB。
• 严重干扰用户占所有干扰用户的77.1%，而轻度干扰用户占干扰群体的22.9%。
• 无干扰用户的平均数据速率峰值约为5 Gbps，而干扰用户平均速率为1.70 Gbps，表明下降了66%。
• 与无干扰用户相比，干扰用户的SINR下降约63.8%，主要原因是波束对准和与干扰源的空间接近性。
• 干扰模式的分离主要源于波束成形方向性，当波束处于视 Line of Sight（LOS）时干扰最强，处于非视 Line of Sight（NLOS）时干扰最弱。