Transcript 発表（グループB）
ネットワークアーキテクチャ特論発表 グループB 船越（尾家・塚本） 東島（川原） 松永（尾知） 濱田（尾知） 目次 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 課題論文について 背景 目的 提案手法 通信経路決定アルゴリズム シミュレーション環境 シミュレーション結果 まとめ １．課題論文について 論文名 著書 Energy-Efficient User Association in Cognitive Heterogeneous Networks IEEE Communications Magazine July 2014 関連項目 モバイルネットワーク セルラーネットワーク コグニティブ ２．背景（１） 日本のモバイルトラヒックの増加 ２．背景（２） ネットワーク機器の消費電力 消費電力量の推計増加シナリオケース [億kWh] 消費電力が 13倍に！ 8 6 4 2 80 2006年 総 発 電 比 率 概 算 ) 0 1033 ( ネ 1000 ッ ト 800 ワ ー 600 ク 機 400 器 電 200 力 [％] 10 2025年 0 出所：「情報通信機器の革新的省エネ技術への期待」 経済産業省、グリーンＩＴシンポジウム、2007年を元に作成 ２．背景（３） 現在のモバイルネットワーク セルラーネットワーク 基地局 マクロセル コアネット ワーク ユーザ端末 バックホール ３．目的 環境 トラヒック増加対策 セルラーネットワーク モバイル端末の通信効率向上によるトラヒックの削減 消費電力増加対策 通信効率向上による消費電力削減 ４．提案手法（１） 現在のモバイルネットワーク セルラーネットワーク 基地局 マクロセル コアネット ワーク ユーザ端末 バックホール ４．提案手法（２） スモールセルを利用したセルラーネットワーク スモールセル コアネット ワーク ユーザ端末 バックホール ４．提案手法（３） 特徴 1. SINR（信号対干渉雑音比）の向上 通信距離が短いため 基地局あたりのユーザ数が少ないため SINR= 受信信号電力 干渉信号電力＋雑音電力 2. 高周波数の有効活用 高周波数は低周波数よりも多くのデータを送れる 高周波数は減衰が大きく，遠くまで届かない 3. 様々な周波数帯の利用 マクロセルの通信とスモールセルの通信があるため 4. スモールセルによるマクロセルのオフロード ４．提案手法（４） 提案手法における課題 ユーザの通信経路の選択方法 異なる周波数帯を扱う基地局間の通信方法 ネットワークの通信効率が高くなる通信 通信効率増加による消費電力の削減 各基地局がネットワークの状況を把握 マクロセル，スモールセル 提案セルラーネットワーク Heterogeneousな性質 ：異種基地局間の通信 Cognitiveな性質 ：各基地局のネットワーク環境把握 Cognitive Heterogeneous Networks （コグニティブHetNets） ４．提案手法（４） 提案手法における課題 ユーザの通信経路の選択方法 異なる周波数帯を扱う基地局間の通信方法 ネットワークの通信効率が高くなる通信 通信効率増加による消費電力の削減 各基地局がネットワークの状況を把握 マクロセル，スモールセル 電力効率最大化の定義 送信可能データ量が最大 ＋ 総消費電力量が最小 ５．通信経路決定アルゴリズム（１） 既存アルゴリズム REFERENCE SIGNAL RECEIVED POWER RANGE EXPANSION MINIMUN PATH LOSS(MPL) 提案アルゴリズム CONTEXT-AWARE ALGRITHM(CA) ５．通信経路決定アルゴリズム（１） 既存アルゴリズム REFERENCE SIGNAL RECEIVED POWER RANGE EXPANSION MINIMUN PATH LOSS(MPL) 提案アルゴリズム CONTEXT-AWARE ALGRITHM(CA) ５．通信経路決定アルゴリズム（２）：既存手法１ REFERENCE SIGNAL RECEIVED POWER（RSRP） 仕様 ユーザ端末は最も強い信号（RS）をもつ基地局に接続 SINRが高く，通信効率が良い 問題 スモールセルに接続するユーザ数が少ない マクロセルが強い信号を持つため スモールセルによるオフロード効果が限定 バックホールの負荷を考慮しない 電力効率を保証しない ５．通信経路決定アルゴリズム（３）：既存手法２ RANGE EXPAMSION（RE） 仕様 スモールセルへの接続ユーザ数の増加 スモールセルのRSにオフセット値を付加 スモールセルの範囲を拡大 スモールセルによるオフロード効果向上 問題 RSRPと同様にバックホールの負荷を考慮しない ５．通信経路決定アルゴリズム（４）：既存手法３ MINIMUM PATH LOSS（MPL） 仕様 ユーザ端末はMPL（最小経路損失）を持つ基地局に接続する フェージングの無い環境 ユーザ端末は最も近い基地局に接続する スモールセルへの接続端末数が最大 MPL：フェージング（天候や障害物による減衰）が最小 多くのユーザ端末は近くのスモールセルに接続する アップリンクでユーザ端末の電力消費を最小化 問題 SINRは考慮されず，通信効率は低い バックホールの負荷を考慮しない ５．通信経路決定アルゴリズム（５）：提案手法 CONTEXT-AWARE ALGORITHM（CAアルゴリズム） 仕様 各端末がネットワークの通信状況を把握 1. 2. 3. 4. 5. Context-aware informationの共有 接続経路候補を調査 接続経路をホップ数でソート ホップ数が最小の経路を候補に選択 候補が複数ある場合，現在の通信負荷が小さい経路を選択 候補経路においてBHリンクに与える負荷が閾値を下回る場 合，候補経路で通信する 特徴 ネットワーク全体の通信頻度が少ない（通信効率の向上） バックホールの負荷分散が可能 ６．シミュレーション環境（１） トポロジ構成 各アルゴリズムがBHに及ぼす影響の調査のため，以下の環境を想定する ユーザ端末数：60～100 評価指標：電力効率，負荷分散 図１：トポロジ1 図２：トポロジ2 ６．シミュレーション環境（２） ユーザ端末設定 シナリオ１ 半径450mの領域で一様に分布 シナリオ２ SC3から半径60mに40%分布，SC4から半径40mに40%分布 上記以外の範囲に20%分布 40％ユーザが分布 40％ユーザが分布 範囲内でユーザが一様に分布 図３：シナリオ1 残りの範囲で20％ユーザが分布 図４：シナリオ2 ７．シミュレーション結果（１） シミュレーション環境 トポロジ１ シナリオ１（ユーザの一様分布） シミュレーション結果 図５，図６ 図 5: シミュレーション結果（電力効率） 図 6: シミュレーション結果（各BHの負荷） ７．シミュレーション結果（２） シミュレーション環境 トポロジ１ シナリオ２（ユーザの偏り分布） シミュレーション結果 図７，図８ 図 7: シミュレーション結果（電力効率） 図 8: シミュレーション結果（各BHの負荷） ７．シミュレーション結果（３） シミュレーション環境 トポロジ２ シナリオ１（ユーザの一様分布） シミュレーション結果 図９，図１０ 図 9: シミュレーション結果（電力効率） 図 10: シミュレーション結果（各BHの負荷） ７．シミュレーション結果（４） シミュレーション環境 トポロジ２ シナリオ２（ユーザの偏り分布） シミュレーション結果 図１１，図１２ 図 9: シミュレーション結果（電力効率） 図 10: シミュレーション結果（各BHの負荷） ８．まとめ シミュレーション結果まとめ トポロジ構成やユーザ分布の偏りに関わらず， CAアルゴリズムはネットワーク状況に応じた通信が可能 CAアルゴリズムの電力効率は他の既存アルゴリズムに比べ て最大で2.5倍 CAアルゴリズムにより電力効率向上の達成 ネットワークアーキテクチャ特論発表 グループB 船越（尾家・塚本） 東島（川原） 松永（尾知） 濱田（尾知）