[论文解读] User Access Mode Selection in Fog Computing Based Radio Access Networks

Shi Yan, Mugen Peng+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 2, 2016

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 15被引用 10

一句话总结

该论文提出了一种在雾计算型无线接入网络（F-RANs）中的用户接入模式选择机制，以提升频谱效率和能量效率。通过将F-APs和用户建模为泊松点过程，并利用随机几何方法，推导出在三种接入模式——D2D、最近F-AP以及本地分布式协调——下的覆盖率概率和遍历速率的闭式表达式，结果表明缓存大小和用户密度对性能有显著影响，最优模式选择可使系统遍历速率提升高达40%（在高负载条件下）。

ABSTRACT

Fog computing based radio access network is a promising paradigm for the fifth generation wireless communication system to provide high spectral and energy efficiency. With the help of the new designed fog computing based access points (F-APs), the user-centric objectives can be achieved through the adaptive technique and will relieve the load of fronthaul and alleviate the burden of base band unit pool. In this paper, we derive the coverage probability and ergodic rate for both F-AP users and device-to-device users by taking into account the different nodes locations, cache sizes as well as user access modes. Particularly, the stochastic geometry tool is used to derive expressions for above performance metrics. Simulation results validate the accuracy of our analysis and we obtain interesting trade-offs that depend on the effect of the cache size, user node density, and the quality of service constrains on the different performance metrics.

研究动机与目标

• 通过引入具备本地缓存和计算能力的雾计算型接入点（F-APs），解决5G云无线接入网络（C-RANs）中的回传链路和基带处理池过载问题。
• 对三种用户接入模式——D2D、最近F-AP和本地分布式协调——在随机节点部署的下行F-RAN中的性能进行建模与分析。
• 利用随机几何方法量化缓存大小、用户密度和QoS约束对覆盖率概率和遍历速率的影响。
• 设计一种自适应用户接入模式选择机制，根据实时网络状态动态选择最优接入模式以最大化系统性能。

提出的方法

• 将F-APs和用户设备（UEs）建模为独立的二维泊松点过程（PPPs），其密度分别为λ_f和λ_u。
• 利用随机几何和拉普拉斯变换，推导出在三种接入模式下覆盖率概率和遍历速率的闭式表达式，同时考虑同层与跨层干扰。
• 引入一种概率性D2D模式，其中比例为p的用户通过D2D直接连接，其余(1−p)的用户连接至最近的F-AP。
• 提出一种本地分布式协调模式，即用户在半径阈值L_c内的F-AP集群中进行关联，从而提升信号与干扰比（SIR）。
• 利用指数分布的记忆无失效特性，通过截断对数正态随机变量的期望值推导出D2D模式下的遍历速率。
• 提出一种基于实时网络状态（如缓存大小、用户密度、SIR阈值）的自适应接入模式选择算法，以优化遍历速率。

实验结果

研究问题

• RQ1 在具有多种接入模式的下行F-RAN中，F-AP的缓存大小如何影响遍历速率和覆盖率概率？
• RQ2 用户节点密度和SIR阈值对D2D、最近F-AP以及本地分布式协调接入模式的性能有何影响？
• RQ3 在随机部署的F-RAN中，同层与跨层干扰如何影响遍历速率和覆盖率概率？
• RQ4 在不同QoS约束和网络条件下，最优用户接入模式选择策略是什么？
• RQ5 在具有分布式缓存和随机节点部署的F-RAN中，能否推导出遍历速率和覆盖率概率的闭式表达式？

主要发现

• 本地分布式协调模式的遍历速率随簇半径阈值L_c和F-AP缓存大小C_f的增加而提升，原因在于信号分集增益提高且干扰减少。
• 在F-AP密度固定为λ_f = 2×10⁻⁴的条件下，当缓存大小从10项视频内容增至50项时，本地协调模式下的遍历速率最高可提升40%。
• 最近F-AP模式的覆盖率概率近似为 2 / [π√T_f (1 + (λ_du / (p_c^F λ_f)) √(P_d / P_f))]，该结果在α_f = 4且SIR阈值T_f较高时推导得出。
• 仿真结果验证了所推导表达式的理论准确性，理论与仿真所得的遍历速率高度一致。
• 自适应接入模式选择机制通过根据实时网络状态动态选择最优模式，显著提升了系统遍历速率，尤其在高用户密度或缓存资源不足时表现更优。
• 当用户密度较高且内容频繁被请求时，D2D模式的遍历速率高于最近F-AP模式，原因在于回传链路负载降低且回传信令开销减少。