[论文解读] Wireless Backhaul Node Placement for Small Cell Networks

Muhammad Nazmul Islam, Ashwin Sampath+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 10, 2014

Millimeter-Wave Propagation and Modeling参考文献 10被引用 6

一句话总结

本文提出了一种联合优化框架，通过在屋顶战略性地部署汇聚节点，以利用低于6 GHz（非视 Line-of-Sight, NLOS）、微波（视 Line-of-Sight, LOS）和毫米波频段，实现小细胞网络中成本效益高的无线回传。采用带线性松弛和分支定界法的混合整数非线性规划（MINLP）方法，优化节点位置、功率控制、信道调度和路由，使微波场景下的最优性间隙为0%，并在低于6 GHz的部署中识别出不可行链路。

ABSTRACT

Small cells have been proposed as a vehicle for wireless networks to keep up with surging demand. Small cells come with a significant challenge of providing backhaul to transport data to(from) a gateway node in the core network. Fiber based backhaul offers the high rates needed to meet this requirement, but is costly and time-consuming to deploy, when not readily available. Wireless backhaul is an attractive option for small cells as it provides a less expensive and easy-to-deploy alternative to fiber. However, there are multitude of bands and features (e.g. LOS/NLOS, spatial multiplexing etc.) associated with wireless backhaul that need to be used intelligently for small cells. Candidate bands include: sub-6 GHz band that is useful in non-line-of-sight (NLOS) scenarios, microwave band (6-42 GHz) that is useful in point-to-point line-of-sight (LOS) scenarios, and millimeter wave bands (e.g. 60, 70 and 80 GHz) that are recently being commercially used in LOS scenarios. In many deployment topologies, it is advantageous to use aggregator nodes, located at the roof tops of tall buildings near small cells. These nodes can provide high data rate to multiple small cells in NLOS paths, sustain the same data rate to gateway nodes using LOS paths and take advantage of all available bands. This work performs the joint cost optimal aggregator node placement, power allocation, channel scheduling and routing to optimize the wireless backhaul network. We formulate mixed integer nonlinear programs (MINLP) to capture the different interference and multiplexing patterns at sub-6 GHz and microwave band. We solve the MINLP through linear relaxation and branch-and-bound algorithm and apply our algorithm in an example wireless backhaul network of downtown Manhattan.

研究动机与目标

• 解决密集小细胞网络中光纤回传的高部署成本和物流挑战。
• 通过利用具有不同传播特性的多个频段（低于6 GHz、微波、毫米波），实现成本效益高、容量大的无线回传。
• 开发一个集成优化框架，联合选择汇聚节点位置、分配功率、调度信道并路由数据，以最小化运营成本。
• 在曼哈顿市中心等城市环境的真实传播模型和干扰约束下，确保网络连通性和服务质量。
• 使用真实的链路级参数，评估不同频段下频谱效率、干扰和部署成本之间的权衡。

提出的方法

• 建立混合整数非线性规划（MINLP）模型，联合优化无线回传网络中的汇聚节点位置、功率分配、信道调度和路由。
• 应用线性松弛和分支定界技术，将MINLP转化为混合整数线性规划（MILP），以实现可计算的解。
• 使用基于射线追踪的路径损耗模型，估算5.8 GHz（低于6 GHz）、28 GHz（微波）和60 GHz（毫米波）频段的链路增益，整合真实传播效应。
• 结合实际回传特性，如表III中的实测数据所给出的端口增益、发射功率、衰落余量和信道带宽。
• 基于协议模型施加干扰约束，假设非相邻链路若干扰低于噪声电平，则可共享频谱。
• 通过干扰分析验证假设：非相邻微波链路的干扰低于噪声底限≤19 dB，支持优化模型中干扰自由频谱复用的假设。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何优化汇聚节点位置，以在确保小细胞回传网络端到端连通性的同时，最小化运营成本？
• RQ2 在城市小细胞部署中，不同频段（低于6 GHz、微波、毫米波）对回传容量、干扰和部署成本有何影响？
• RQ3 在低于6 GHz场景中，空间多址（SDMA）和信道调度如何影响所需汇聚节点数量和网络效率？
• RQ4 在多频段无线回传中，干扰建模和频谱复用在不降低服务质量的前提下，能在多大程度上提升频谱效率？
• RQ5 在真实城市回传场景中求解大规模MINLP问题时，优化精度与收敛时间之间的计算权衡如何？

主要发现

• 微波频段（边缘到汇聚节点使用28 GHz，汇聚节点到网关使用60 GHz）实现了0%的最优性间隙，表明在选定两个汇聚节点的情况下，解接近最优并已收敛。
• 在低于6 GHz场景（边缘到汇聚节点使用5.8 GHz）中，由于二值调度和位置变量带来的更高复杂度，优化结果的最优性间隙为40%，表明收敛速度较慢。
• 在低于6 GHz场景中，一个边缘节点被识别为不可行，因其与任何汇聚节点或网关节点之间的链路增益不足，凸显了NLOS环境中传播的局限性。
• 在低于6 GHz场景中，通过部署五个汇聚节点，网络设计成功满足了所有可行边缘节点100 Mbps的传输需求，展示了在成本权衡下的可扩展性。
• 干扰分析表明，非相邻微波链路的干扰低于噪声底限≤19 dB，验证了优化模型中干扰自由频谱复用假设的合理性。
• 所提出的框架通过结合LOS路径的高容量毫米波和微波链路以及NLOS多点接入的低于6 GHz链路，实现了成本效益高的部署。