Hiệu suất của kỹ thuật tái sử dụng tần số trong mạng có mật độ trạm siêu dày đặc

Bài viết bàn về hiệu suất của kỹ thuật tái sử dụng tần số cứng được phân tích và đánh giá trong hệ thống mạng có các trạm phát được phân bố một cách siêu dày đặc. Trong đó, mạng được mô hình dựa theo phân bố Poisson không gian. Thông qua việc phân tích xác suất phủ sóng của người dùng và hiệu suất phổ, ta thấy rằng hiệu suất của mạng có thể giảm nếu ta tăng mật độ trạm phát và đại lượng này cũng chịu ảnh hưởng rất lớn từ mức độ cân bằng về người dùng trong mạng. Mời các bạn cùng tham khảo!

Hiệu suất kỹ thuật tái sử dụng tần số mạng có mật độ trạm siêu dày đặc Lâm Sinh Công, Vũ Văn Tâm ∗ Trường ∗ Đại học Công nghệ - Đại học Quốc Gia Hà Nội Khoa Điện tử - Viễn thông Đại học Kỹ thuật - Hậu cần Cơng an nhân dân Tóm tắt nội dung—Trong hệ thống mạng siêu dày đặc, kỹ thuật tái sử dụng tần số coi kỹ thuật then chốt để kiểm soát nhiễu tăng dung lượng hệ thống Trong báo này, hiệu suất kỹ thuật tái sử dụng tần số cứng phân tích đánh giá hệ thống mạng có trạm phát phân bố cách siêu dày đặc Trong đó, mạng mơ hình dựa theo phân bố Poisson khơng gian Thơng qua việc phân tích xác suất phủ sóng người dùng hiệu suất phổ, ta thấy hiệu suất mạng giảm ta tăng mật độ trạm phát đại lượng chịu ảnh hưởng lớn từ mức độ cân người dùng mạng Đặc biệt, kết luận quan trọng trình bày báo là: người dùng môi trường chịu ảnh hưởng nề suy hao đạt xác suất phủ sóng cao so với trường hợp mơi trường chịu ảnh hưởng suy hao Index Terms: Xác suất phủ sóng, mật độ trạm phát, mạng siêu dày đặc, kỹ thuật tái sử dụng tần số dùng phân loại người dùng biên (CEU) phục vụ RB biên (CE RB) Trong phạm vi báo này, xem xét kỹ thuật tái sử dụng tần số cứng Hình Với mơ hình tái sử dụng tần số Cell Cell I GIỚI THIỆU Trong hệ thống mạng thông tin di động 5G, trạm phát đươc phân bố cách siêu dày đặc lên đến hàng trăm trạm km2 để cung cấp dịch vụ với tốc độ cao Khi hệ thống mạng gọi mạng với mật độ trạm siêu dày đặc (Ultra Dense Networks - UDN) [1] Với mật độ trạm siêu dày đặc, việc tái sử dụng nguồn tài nguyên tần số trạm điều tất yếu Khi đó, người dùng nhận nguồn tín hiệu mang thơng tin cần thiết (tín hiệu mong muốn) chịu ảnh hưởng nhiễu từ tất trạm lân cận Điều đồng nghĩa với bùng phát nhiễu hệ thống mạng UDN Do việc sử dụng kỹ thuật tái sử dụng tần số để làm giảm ảnh hưởng nhiễu vấn đề cần thiết [2] Ý tưởng kỹ thuật tái sử dụng tần số chia người dùng nguồn tài nguyên (RBs) thành nhóm khác để nhóm người dùng phục vụ nhóm nguồn tài nguyên Thông thường công suất phát RB nhóm giống khác nhóm Theo khuyến nghị 3GPP, hoạt động kỹ thuật tái sử dụng tần số chia thành giai đoạn [3], [4] Giai đoạn gọi giai đoạn thiết lập Trong giai đoạn này, trạm phát dựa tỉ số cơng suất tín hiệu mong muốn công suất nhiễu cộng ồn Gauss (SINR) kênh điều khiển để phân loại người dùng Nếu SINR kênh điều khiển người dùng lớn SINR ngưỡng T người dùng phân loại người dùng trung tâm (CCU) phục vụ RB trung tâm (CC RB) Nếu SINR kênh điều khiển người dùng nhỏ T người Cell Frequency Hình 1: Kỹ thuật tái sử dụng tần số cứng trên, CC RB dùng chung cho tất trạm Trong đó, nhóm RB cịn lại chia thành ∆ nhóm nhóm gán tài sản riêng trạm nhóm gồm ∆ trạm phát cạnh gọi CE RB trạm phát Việc phân tích hiệu suất mạng UDN sử dụng kỹ thuật tần số trình bày nhóm nghiên cứu khác với nhiều mơ hình mơi trường truyền sóng khác [1] Các tác giả [5], [6] xem xét ảnh hưởng đường truyền thẳng (LOS) đường truyền không thẳng (non LOS) tới hiệu suất mạng Với mật độ trạm siêu dày đặc, tác giả [7] ước lượng mạng với giả thiết số lượng trạm phát lớn số lượng người dùng Rất nhiều tác giả tập trung mơ hình hóa suy hao đường truyền mạng UDN, mà bật mơ hình trình bày [8] Trong [8], tác giả mơ hình suy hao đường truyền theo hàm mũ P L = exp −αrβ Thông qua kiểm nghiệm đo đạc thực tế, tác giả chứng minh tính đắn 254 xác mơ hình Đặc biệt, mơ hình giải vấn đề mơ hình truyền thống P L = R−α P L > r < Tuy nhiên, kết nghiên cứu tập trung vào phương pháp tái sử dụng tần số với hệ số tái sử dụng tần số ∆ = 1, tức phân chia CCU CEU CC RB CE RB Trong kết gần [9], chúng tơi mơ hình mạng UDN sử dụng kỹ thuật sử dụng tần số cứng (Strict Frequency Reuse - Strict FR) với hệ số tái sử dụng ∆ > Trong cơng đó, chúng tơi phân tích xác suất phủ sóng người dùng Trong báo này, kết [9] phát triển để đánh giá hiệu suất toàn hệ thống mạng ảnh hưởng hệ số kỹ thuật tái sử dụng tần số lên mạng II MƠ HÌNH fR (r) = 2πλre−πλr (1) Giả thiết kênh truyền chịu ảnh hưởng Rayleigh fading với độ lợi cơng suất g Khi g có phân bố hàm mũ f (g) = exp(−g) Giả thiết công suất phát CC RB kênh điều khiển trạm P Công suất phát trên CE RB φP (0 < φ < 1) Mơ hình suy hao cơng suất phát theo khoảng cách mơ [8] Cụ thể, suy hao cơng suất tín hiệu khoảng cách r P L = exp −αrβ , α β số nhận cặp giá trị sau • • −5 β = 2, α = 3×10 : Các giá trị tương ứng với trường hợp số lượng vật cản đường truyền tỉ lệ với bình phương khoảng cách truyền Hay nói cách khác, tín hiệu chịu ảnh hưởng fading mạnh β = 1, α = 3×10−2 : Các giá trị tương ứng với trường hợp vật cản tuân theo hàm phân bố chuẩn hay nói cách khác số lượng vật cản tỉ lệ với khoảng cách truyền β = 2/3, α = 0.3: Các giá trị dùng mơ hình mơi trường truyền vật thể phân bố rời rạc đường truyền a) Tại pha thiết lập: : Kênh điều khiển dùng chung tất trạm nên kênh điều khiển chịu ảnh hưởng từ nhiễu tất trạm lân cận Do cơng suất tín hiệu kênh điều khiển pha thiết lập P g (o) exp −αrβ SIN R(o) (1, r) = (o) j∈θ P g exp −αrβ SIN R(P (z) , r) = (z) j∈θ (z) β Pj gjz exp −αrjz + σ2 (3) z = {(c, e)} tương ứng với trường hợp CCU CEU • • (z) Trong trường hợp CCU Pj = P Do CC RB chia sẻ tất trạm nên mật độ trạm tập nhiễu θ(c) λ (z) Trong trường hợp CEU Pj = φP Do CE RB nguồn tài nguyên riêng trạm nhóm ∆ tram λ nên mật độ trạm tập nhiễu θ(c) ∆ HỆ THỐNG Trong báo này, xem xét hệ thống mạng trạm phân bố cách siêu dày đặc theo phân bố Poisson không gian với mật độ λ Mỗi người dùng giả thiết kết nối với trạm gần Hàm mật đô (PDF) khoảng cách người dùng trạm kết nói • b) Tại pha truyền tin: Cơng suất nhiễu thu ví trí người dùng [9] P gj exp (−αrβ ) + σ (2) III XÁC SUẤT PHỦ SÓNG VÀ HIỆU SUẤT PHỔ A Xác suất phủ sóng Trong phần này, đánh giá xác suất phủ sóng người dùng mạng UDN Xét người dùng cách trạm phục vụ khoảng r Trong hệ thống mạng sử dụng kỹ thuật tái sử dụng tần số, CCU vị trí cách trạm phát khoảng r đạt cơng suất tín hiệu SIN R(P (c) , r) pha truyền tin tín hiệu kênh điều khiển pha thiết lập thỏa mãn SIN R(o) (1, r) > T Tương tự, CEU đạt cơng suất tín hiệu SIN R(P (e) , r) pha truyền tin tín hiệu kênh điều khiển pha thiết lập thỏa mãn SIN R(o) (1, r) < T Như vậy, thời điểm, xác suất người dùng phủ sóng P (SIN R(P (c) , r) > Tˆ|SIN R(o) > T )P (SIN R(o) > T ) + P (SIN R(P (e) , r) > Tˆ|SIN R(o) < T |)P (SIN R(o) < T ) (4) P (SIN R(P (c) , r) > Tˆ|SIN R(o) > T ) P (SIN R(P (e) , r) > Tˆ|SIN R(o) < T |) tương ứng xác suất phủ sóng CCU CEU; P (SIN R(o) > T ) P (SIN R(o) < T ) tương ứng xác suất người dùng phân loại CCU CEU Do SINR biến ngẫu nhiên hàm độ lợi kênh, khoảng cách từ người dùng đến trạm nhiễu trạm kết nối nên xác suất phủ sóng Biểu thức biến nhẫu nhiên Do đó, để tính xác suất phủ sóng trung bình người dùng, cần tính giá trị trung bình (kỳ vọng) P Từ đó, P sử dụng thay cho P để mơ tả giá trị trung bình xác suất Như vây, xác suất để người dùng khoảng cách r từ trạm phát nằm vùng phủ sóng mạng g (o) r độ lợi công suất khoảng cách từ người (o) dùng đến trạm phát; gj rj độ lợi công suất khoảng cách từ người dùng đến trạm nhiễu j; θ tập hợp trạm gây nhiễu lên người dùng 255 P(T, Tˆ, r) =P(SIN R(o) > T, SIN R(P (c) , r) > Tˆ|r) + P(SIN R(o) < T, SIN R(P (e) , r) > Tˆ|r) Do đó, xác suất trung bình người dùng phủ sóng trạm kết nối thức Laguerre P(T, Tˆ) B Hiệu suất phổ ∞ Giá trị cực đại thông lượng mạng (hay hiệu suất phổ) theo đơn vị diện tích tính theo cơng thức Shannon mở rộng sau [8] P(T, Tˆ, r)fR (r)dr = ∞ r exp(−πλr2 ) = 2πλ (λ) = λE [log2 (1 + SIN R)] P(SIN R(o) (1, r) > T, SIN R(P, r) > Tˆ|r) × dr + P(SIN R(o) (1, r) < T, SIN R(φP, r) > Tˆ|r) (5) Do đó, với trường hợp CCU, hiệu suất phổ viết lại sau (c) fR (r) định nghĩa phương trình (λ) = λE log2 SIN R(P (c) , r) + , Dựa kết thu từ báo [9], ta có P(SIN R (o) SIN R(o) (1, r) > T (1, r) > T, SIN R(P, r) > Tˆ|r) ˆ) (T +T − SN Rζ(r) =e ∞ L (T, Tˆ, λ, r) e  =  −e−  SN Rζ SIN R(o) (1, r) > T r dγ  λ L (0, Tˆ, ∆ , r) ˆ T φ +T P ln SIN R(P (c) , r) + > γ, =λ (6a) P(SIN R(o) (1, r) < T, SIN R(φP, r) > Tˆ|r)  ˆ − φSNTRζ(r) L (T, Tˆ, λ, r) × L T, 0, (∆−1)λ ,r ∆    (6b)   ∞ (c) λ P SIN R(P (c) , r) > t, t+1 (λ) = SIN R(o) (1, r) > T r e ζ(r) [−ln(y)] y 2πλ βα2/β ζ(r) = exp −αr β 2−β β ζ(r) 1− ζ(r)+T y ζ(r) ˆy ζ(r)+T (11) Đặt t = eγ − 1, Phương trình 11 viết lại sau L (T, Tˆ, λ) = − (10) (12) Tương tự, ta có hiệu suất phổ CEU dy (7) ∞ (e) (λ) = λ P SIN R(P (e) , r) > t, t+1 Thay biểu thức Phương trình 6a 6b vào Phương trình ta thu được: P(T, Tˆ) SIN R(o) (1, r) < T r (13) Vậy ta có hiệu suất phổ mạng theo đơn vị diện tích ∞ = 2πλ ˆ) (T +T − SN Rζ(r) e  L (T, Tˆ, λ, r)r exp(−πλr2 )dr  (λ) = + 2πλ λ  e− φSN Rζ(r) L (0, Tˆ, ∆ , τm )  ˆ  T  −e− φ +T SN Rζ L (T, Tˆ, λ, τm )  × L T, 0, (∆−1)λ , τm ∆ IV MÔ ˆ) (T +T wm e− SN Rζ(r) L (T, Tˆ, λ, τm ) m=1  ˆ  − φSNTRζ(r) e  +  −e−  τm = tm πλ ; λ L (0, Tˆ, ∆ , r) ˆ T φ +T SN Rζ L (T, Tˆ, λ, r) × L T, 0, (∆−1)λ ,r ∆      (e) (λ) 2πλ2 P(T, t, r)r exp(−πλr2 )drdt t+1 (14) P(T, t) định nghĩa Phương trình Sử dụng phương pháp thay đổi biến số τ = πλr2 , tích phân biểu thức có dạng xấp xỉ Gauss - Laguerre Do đó, P(T, Tˆ) xấp xỉ NG ∞ =      r exp(−πλr2 )dr (8) P(T, Tˆ) = (λ) + ∞ T ∞ (c) (9) wm tm trọng số nghiệm đa PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ Trong phần sử dụng mô Monte Carlo để kiểm tra lại kết phân tích lý thuyết; phân tích ảnh hưởng ngưỡng SINR, ngưỡng phủ sóng mật độ trạm lên hiệu suất mạng Như Hình 2, kết phân tích lý thuyết trùng khớp với kết mơ Điều chứng minh đắn kết phân tích lý thuyết Khi ngưỡng phủ sóng Tˆ tăng tương đương với việc thiết bị người dùng u cầu cơng suất tín hiệu nhận cao để giải mã tín hiệu nhân Điều có nghĩa yêu cầu ngưỡng phủ sóng tăng xác suất người dùng nằm vùng phủ sóng giảm Hiện tượng thể rõ Hình ngưỡng phủ sóng tăng, xác suất phủ sóng giảm mạnh So với trường hợp β = 3/4 β = 1, môi trường có β = chịu ảnh hưởng nặng nề suy hao Do đó, xác suất người dùng phủ sóng trường hợp β = thấp 256 Theory = 2, = 3e-5 Theory = 1, = 3e-2 Theory = 2/3, =0.3 Simulation = 2, = 3e-5 Simulation = 1, = 3e-2 Simulation = 2/3, =0.3 0.9 0.8 Hieu suat Xac suat phu song 0.7 0.6 0.5 0.4 = 2, = 3e-5 = 1, = 3e-2 = 2/3, =0.3 0.3 0.2 0.1 10 -10 -5 10 15 Nguong phu song (dB) Hình 2: So sánh kết lý thuyết mô với λ = 100 tram/km2 A Ảnh hưởng mật độ trạm phát 40 50 60 70 80 90 100 Trong trường hợp với ngưỡng SINR cố định, hệ thống mạng đạt mức cân tốt số lượng CCU CEU nên đạt hiệu suất cao Một tượng thú vị mật độ trạm tăng, xác suất phủ sóng người dùng giảm mạnh trường hợp β = tăng tới đỉnh trước giảm trường hợp β = β = 2/3 Điều đặc biệt khác với kết công bố trước [10] giải thích sau: 0.9 0.8 Xac suat phu song 30 Hình 4: Ảnh hưởng mật độ trạm phát lên hiệu suất mạng • = 2, = 3e-5 = 1, = 3e-2 = 2/3, =0.3 0.7 • 0.6 0.5 • 0.4 0.3 10 20 Mat tram phat tren km2 20 20 30 40 50 Mat tram phat 60 70 80 90 100 tren km2 Khi mật độ trạm tăng, cơng suất tín hiệu mong muốn tăng khoảng cách trạm người dùng giảm kéo theo SINR tăng [10] Điều làm thay đổi số lượng CCU CEU trạm Đến mức đó, mạng đạt mức độ cân CCU CEU tốt Khi đó, xác suất phủ sóng người dùng lớn Khi mật độ trạm đủ lớn tăng cách liên tục, cơng suất tín hiệu mong muốn tăng đến ngưỡng thay đổi chậm [10], số lượng trạm nhiễu tăng liên tục Điều làm cho tỉ số SINR người dùng kéo theo xác suất phủ sóng giảm mạnh Hình 3: Ảnh hưởng mật độ trạm phát lên hiệu suất mạng B Ảnh hưởng ngưỡng SINR Để khảo sát ảnh hưởng mật độ trạm phát lên hiệu suất mạng, ta vẽ thay đổi xác suất phủ sóng mật độ trạm phát tăng từ 10-100 trạm/km2 Một điều thú vị rút từ Hình Hình 4, β = 2/3 tín hiệu chịu ảnh hưởng suy hao β = β = xác suất phủ sóng người dùng mật độ trạm nhỏ 20, người dùng môi trường với β = β = lại đạt xác suất phủ sóng cao trường hợp β = 2/3 Hiện tượng giải thích sau: • Trong mơ hình mạng này, tín hiệu mong muốn tín hiệu nhiễu chịu ảnh hưởng hệ số suy hao Do đó, với hệ số suy hao định, suy hao loại tín hiệu tương đương Hình khảo sát ảnh hưởng ngưỡng SINR lên xác suất phủ sóng người dùng Chúng ta nhắc lại ngưỡng SINR dùng để phân loại người dùng thành CCU CEU Do đó, ngưỡng SINR tăng số lượng CEU tăng CCU giảm Như từ Hình 5, ngưỡng SINR tăng, xác suất phủ sóng người dùng (có thể CCU CEU) tăng Điều giải thích sau: 257 • • Cơng suất trạm nhiễu CCU CEU công suất phát trạm chúng kết nối Mật độ trạm nhiễu người dùng CC RB λ mật độ trạm nhiễu người dùng CE RB λ/∆ Do đó, xác suất phủ sóng người dùng CE RB lớn người dùng CC RB 0.95 [6] C Galiotto, N K Pratas, L Doyle, and N Marchetti, “Effect of los/nlos propagation on 5g ultra-dense networks,” Computer Networks, vol 120, pp 126 – 140, 2017 [Online] Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1389128617301536 [7] L Su, C Yang, and C L I, “Energy and Spectral Efficient Frequency Reuse of Ultra Dense Networks,” IEEE Trans Wireless Commun., vol 15, no 8, pp 5384–5398, Aug 2016 [8] A AlAmmouri, J G Andrews, and F Baccelli, “Sinr and throughput of dense cellular networks with stretched exponential path loss,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 17, no 2, pp 1147–1160, Feb 2018 [9] S C Lam, Q T Nguyen, H D Huynh, and K S Sandrasegaran, “Strict frequency reuse in ultra dense networks,” in TENCON 2018 - 2018 IEEE Region 10 Conference (TENCON 2018), Jeju Island, Korea, Oct 2018 [10] J G Andrews, F Baccelli, and R K Ganti, “A new tractable model for cellular coverage,” in 2010 48th Annu Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton), pp 1204–1211 0.9 Xac suat phu song 0.85 0.8 0.75 0.7 0.65 0.6 -10 = 2, = 3e-5 = 1, = 3e-2 = 2/3, =0.3 -5 10 15 20 Nguong SINR (dB) Hình 5: Ảnh hưởng ngưỡng SINR lên xác suất phủ sóng với mật độ trạm λ = 20 Do số lượng CEU tăng ngưỡng SINR tăng nên xác suất phủ sóng trung bình người dùng (có thể CCU CEU) tăng V KẾT LUẬN Trong báo này, phân tích hiệu suất mạng có mật độ siêu dày đặc sử dụng kỹ thuật tái sử dụng tần số cứng Hai đại lượng đặc trưng mạng sử dụng xác suất phủ sóng người dùng hiệu suất phổ Kết phân tích kiểm định mơ Monte Carlo kết luận quan trọng xu hướng thay đổi hiệu suất mạng siêu dày đặc sau: (i) Trong trường hợp tín hiệu chịu ảnh hưởng nặng nề suy hao (β = 2), hiệu suất người dùng tốt trường hợp tín hiệu tí chịu ảnh hưởng suy hao (β = 1, β = 2/3); (ii) Trong mạng thông thường, tăng mật độ trạm xác suất phủ sóng tăng đến giới hạn dừng lại, với mạng siêu dày đặc xác suất phủ sóng giảm mạnh Sự thay đổi điều khiển cách thay đổi cân mạng số lượng CCU CEU TÀI LIỆU [1] M Kamel, W Hamouda, and A Youssef, “Ultra-dense networks: A survey,” IEEE Communications Surveys Tutorials, vol 18, no 4, pp 2522–2545, Fourthquarter 2016 [2] A S Hamza, S S Khalifa, H S Hamza, and K Elsayed, “A Survey on Inter-Cell Interference Coordination Techniques in OFDMA-Based Cellular Networks,” IEEE Commun Surveys & Tutorials, vol 15, no 4, pp 1642–1670, 2013 [3] 3GPP TS 36.214 version 9.1.0 Release 9, “LTE; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Physical layer - Measurements,” April 2010 [4] 3GPP TS 36.213 version 8.8.0 Release 8, “LTE; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Physical layer procedures,” November 2009 [5] M Ding, P Wang, D Lopez-Perez, G Mao, and Z Lin, “Performance impact of los and nlos transmissions in dense cellular networks,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 15, no 3, pp 2365–2380, March 2016 258 ... này, phân tích hiệu suất mạng có mật độ siêu dày đặc sử dụng kỹ thuật tái sử dụng tần số cứng Hai đại lượng đặc trưng mạng sử dụng xác suất phủ sóng người dùng hiệu suất phổ Kết phân tích kiểm... xác suất phủ sóng người dùng mạng UDN Xét người dùng cách trạm phục vụ khoảng r Trong hệ thống mạng sử dụng kỹ thuật tái sử dụng tần số, CCU vị trí cách trạm phát khoảng r đạt cơng suất tín hiệu. .. RB CE RB Trong kết gần [9], mơ hình mạng UDN sử dụng kỹ thuật sử dụng tần số cứng (Strict Frequency Reuse - Strict FR) với hệ số tái sử dụng ∆ > Trong cơng đó, chúng tơi phân tích xác suất phủ