[论文解读] User Performance in Small Cells Networks with Inter-Cell Mobility

Philippe Olivier, Alain Simonian|arXiv (Cornell University)|May 26, 2016

Advanced Wireless Network Optimization参考文献 1被引用 3

一句话总结

本文提出了一种分析框架，用于评估密集小细胞网络中用户在小区间移动时的性能，通过剩余驻留时间分布建模移动性，并采用拟稳态近似以降低计算复杂度。主要发现是，尽管切换信令增加，移动用户和静止用户均能从机会性切换中获得吞吐量增益。

ABSTRACT

We analyze the impact of intra-cell mobility on user performance in dense networks such as that enabled by LTE-A and 5G. To this end, we consider a homogeneous network of small cells and first show how to reduce the evaluation of user performance to the case of a single representative cell. We then propose simple analytical models that capture mobility through the distribution of the residual sojourn time of mobile users in the cell. An approximate model, based on Quasi-Stationary (QS) assumptions, is developed in order to speed up computation in the Markovian framework. We use these models to derive the average throughput of both mobile and static users, along with the probability of handover for mobile users. Numerical evaluation and simulation results are provided to assess the accuracy of the proposed models. We show, in particular, that both classes of users benefit from a throughput gain induced by the "opportunistic" displacement of mobile users among cells.

研究动机与目标

• 评估小区间移动性对密集长期演进-高级（LTE-A）和5G小细胞网络中用户性能的影响。
• 通过聚焦于剩余驻留时间分布，将性能评估与详细的几何用户移动性模型解耦。
• 推导同质小细胞网络中平均吞吐量和切换概率的分析模型。
• 开发一种计算高效的拟稳态近似方法，以克服精确马尔可夫模型的可扩展性问题。
• 量化由于移动性带来的吞吐量增益与切换信令开销之间的权衡。

提出的方法

• 利用对称性和流级建模，将同质小细胞网络的性能评估简化为单个代表性小区。
• 通过用户在小区中的剩余驻留时间分布来建模用户移动性，将切换到达视为泊松过程。
• 构建马尔可夫流级排队模型，计算静止用户和移动用户的平均吞吐量与切换概率。
• 引入拟稳态（QS）近似以简化马尔可夫模型并提升计算可扩展性。
• 在假设各流之间独立的前提下，通过泊松过程假设叠加新业务流量与切换业务流量。
• 通过数值评估和仿真验证模型，将精确马尔可夫结果与QS近似进行比较。

实验结果

研究问题

• RQ1 小区间移动性如何影响密集小细胞网络中移动用户和静止用户的平均吞吐量？
• RQ2 移动性对切换频率有何影响，其与吞吐量增益之间的权衡关系如何？
• RQ3 与精确马尔可夫模型相比，拟稳态近似在估计性能指标方面的准确性如何？
• RQ4 性能对用户剩余驻留时间分布差异的鲁棒性如何？
• RQ5 能否通过单个代表性小区准确建模大规模同质网络的性能？

主要发现

• 由于在小区间移动过程中遇到的机会性信道条件，移动用户和静止用户均获得了吞吐量增益。
• 拟稳态近似能准确估计移动用户的吞吐量和切换概率，但对静止用户吞吐量的估计精度有所降低。
• 随着用户速度增加，切换概率上升，当速度趋于无穷大时趋近于1，与理论预期一致。
• 对于半径为50米的皮质小细胞（Pico cell）且50%用户为移动用户的情况，吞吐量随速度增加而提升，移动用户获得的增益高于静止用户。
• 模型对不同剩余驻留时间分布表现出鲁棒性，支持了马尔可夫假设的合理性。
• 将网络简化为单个代表性小区是合理且有效的，适用于同质网络，可实现可扩展的性能评估。