DANCE : 초고밀도 통신망에서의 소형기지국 온-오프 알고리즘

Abstract

급증하는 데이터 트래픽을 셀룰러 망에서 처리하기 위한 대안으로 스몰셀이 관심을 받고 있다. 나아가, 스몰셀의 배치밀도는 점차 높아지고 있어 Ultra Dense Network (UDN) 환경이 도래할 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 UDN환경에서 소형기지국의 온/오프를 제어하기 위한 방법을 연구한다. 본 논문에서는 소형 Access Point(AP), user equipment (UE), Small Cell Controller (SCC)로 구성된 프레임워크를 제안하고 이를 기반으로 켜져 있는 기지국 수는 최소화 하며, 네트워크 쓰루풋을 유지시키기 위한 소형기지국 온/오프 방법으로 UE와 같은 사용자 디바이스가 SCC로 피드백하는 채널정보를 활용하는 DANCE 알고리즘을 제안한다. DANCE 알고리즘은 피드백이 1-bit인 경우와 N-bit인 경우, 그리고 활성화시키는 소형AP를 선택하는 기준에 따른 AP-first, UE-first, Proximity ON 등으로 세분화할 수 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 UE의 수와 네트워크의 쓰루풋, 에너지 효율의 관계를 분석한 후, DANCE 알고리즘을 통해 에너지 효율을 높일 수 있음을 보인다. Deploying small cells is a reliable and influential solution to handle the skyrocketing traffic increase in the cellular network, and the small cell technology is evolving to ultra-dense network (UDN). In this paper we propose a small cell on/off algorithm with a simple but essential framework composed of access point (AP), user equipment (UE), and small cell controller (SCC). We propose Device-Assisted Networking for Cellular grEening (DANCE) algorithms that save the energy consumption by tying to minimize the number of turned-on APs while maintaining the network throughput. In doing so, SCC firstly gathers the feedback messages from UEs and then makes a decision including a set of turned-on APs and user association. DANCE algorithm has several variations depending on the number of bits of the UE's feedback message (1 bit vs. N bit), and is divided into AP-first, UE-first, or Proximity ON according to the criteria of selecting the turned-on APs. We perform extensive simulations under the realistic UDN environment, and the results confirm that the proposed algorithms, compared to the baseline, can significantly enhance the energy efficiency, e.g., more than a factor of 10.