协会游戏之间的冲突解决问题和小细胞

文摘

小细胞预计将增加容量和无线网络的覆盖范围。自传播范围相互重叠的小细胞,可以将用户设备(UE)位于多个单元的服务领域。因此,协会决定由小细胞和细胞的问题影响能源效率和提供的数据速率问题。但是,如果他们试图实现他们的目标自私,网络可能会变得不稳定,问题必须改变其细胞和细胞变化有关的问题经常与它相关联的。解决这个问题,在本文中,我们提出一个协会游戏问题和细胞之间。我们把这个问题作为一个匹配游戏,每个玩家在其他玩家的偏好。然后,我们提出一个关联算法和cell-side UE-side部分部分组成。通过模拟研究,我们表明,该方法优于其他方法,它可以提高小细胞网络的平均能量效率和数据速率问题可以从网络获得。

1。介绍

通过蜂窝网络数据流量交换近些年已经大幅提升。根据爱立信移动报告(1),移动数据流量增长82%在2018年第一季度和2019年第一季度,并预计移动数据直到2024年将以每年30%的速度增长。此外,视频流量的比例也将增加。视频流量获得了60%的2018年每月28 EB移动数据流量,预测,视频流量将74%的2024年每月131 EB数据流量。

适应交通增长和数据饿应用程序,蜂窝网络已经进化通过增加容量和覆盖。例如,指定ITU-R增强的移动宽带(eMBB)作为一个重要的5 g和除了手机网络服务类别。增加无线网络的能力,制定了各种方法(例如,新收音机2],先进的干扰管理[3),和网络切片(4])。中、小型细胞预计将增加网络容量和覆盖成本和有效作用的方式(5,6]。通过部署小细胞密集,下行数据速率提供给每个问题(用户设备)将增强。然而,随着小细胞的数量增加,相应的网络的能源消耗增加。因此,能源效率行动成为重要的设计要求小细胞网络(7]。

细胞的睡眠方法提出了提高能源效率(EE)小细胞网络8,9]。细胞的基本思想睡眠是关闭小细胞时没有必要的问题提供合理的服务数据发送。决定睡眠细胞后,细胞的睡眠方法迫使问题连接到沉睡的细胞与新的活跃的细胞。功率控制也被广泛用于提高网络的EE (10,11]。信号质量增加随着传动功率的增加。然而,与传动功率的干扰量也会增加,从而导致网络的吞吐量下降。因此,动态功率控制方法试图找到最优传动功率的每个细胞网络,网络的能源效率最大化。

另一方面,问题的目的是增加利率从网络接收服务。在一个小蜂窝网络,一个问题是在多个单元的传输范围。因此,细胞协会方法将显著影响收到的数据速率问题。一般来说,一个问题监控信号的优势从邻近的细胞并试图与细胞信号强度最高。然而,由于一个问题不知道负载状态的细胞,细胞信号强度最高,问题并不一定是一个能提供最高数据速率问题。作者在12)提出了一个协会的方法来平衡负载细胞网络。一个干扰模型提出了(13)来预测细胞负载。使用估计的负载,作者提出了一种联合优化算法对用户协会和天线倾斜调整。

通过协会管理,一个细胞试图增强其情感表达问题时试图从网络接收到的数据率最大化。因为两个实体(即的意图。,the cells and the UEs) may be conflicting, each entity may not be able to accomplish their goals if a cell and a UE try to achieve their goals selfishly. Therefore, the small cell network can be instable in that UEs and cells keep changing their associations.

为了解决这个问题,我们提出一个问题和细胞之间的配对游戏。问题和细胞最希望同行实现他们的目标。因此,我们把问题之间的关联问题作为一个匹配问题和细胞偏好在别人。然后,我们设计一个关联算法结果对问题和稳定细胞通过匹配每个问题最优先实现的细胞。通过模拟研究,我们表明,该方法可以增加细胞的ee和下行数据速率提供给问题,相比之下,传统的方法获得的。

剩下的纸是组织如下:之后,我们制定这个问题通过描述系统模型部分2;我们提出的算法部分3。我们通过仿真评估方法研究部分4和总结的论文部分5。

2。系统模型

我们考虑一个小细胞密集部署的无线网络。在我们继续讨论之前,我们提出本文中使用的符号表1。

我们表示一组小细胞网络。我们假设使用OFDMA小细胞和细胞的时频资源 可以分配问题分为物理资源块(PRBs)。我们表示出版物审查委员会声称他们的带宽伪随机位序列,一个细胞的最大数量。我们假设网络中的频率复用因子为1。我们表示的问题集部署在网络 。我们也表示,的问题与细胞有关并通过的细胞集问题可以使一个协会。

让我们考虑问题的情况与细胞有关吗 。如果一个细胞的传动功率是 ,的力量在就变成了 在哪里之间的路径获得吗和 。获得的路径包括所有的因素会影响接收信号功率如路径损耗、阴影,天线高度。然后,SINR (signal-to-interference-plus-noise-ratio)之间和表示为 在哪里是一个噪声功率。

一个细胞的数据速率可以提供一个问题吗取决于资源的数量分配到和它们之间的SINR。我们表示伪随机位序列的数量分配到 。然后,香农容量的公式,提供的下行数据速率通过给药

取决于细胞使用的调度器和服务,问题的数量 。因为我们关注协会管理方法在本文中,我们假设每个单元循环的方式服务于与之相关的问题。然后, 在哪里 是集的基数 。然而,我们注意到调度器的类型并不影响该方法的操作。

从方程(3),所有细胞能提供了数据传输的速率 在哪里指标函数,这样吗

细胞的能量消耗模型提出了(14]。该模型由两部分组成的。第一部分表示当一个细胞的能量没有参与传输或接收数据包,第二部分代表权力被细胞的数量,取决于负载细胞。具体来说,总能量消耗的一个细胞给药 在哪里是固定数量的细胞,所消耗的能源是天线的数量的细胞,能源消耗的斜率,的负载细胞。

细胞的负载是指分配伪随机位序列的数量的比率 。然而,由于细胞系统中分配与之关联的所有资源问题(方程(4),加载的一个细胞变成1不管问题是由细胞的数量。为了应对这个问题,我们假设有最低下行数据速率使问题保持目前的协会。定义 ,我们让满足所需的最小数量的伪随机位序列 。从方程(3),给药 在哪里是最小的整数,不小于 。然后,给出的负载细胞

细胞的能源效率的定义是所有细胞提供了数据传输的速率在消耗的能量来支持数据速率。从方程(5)和(7),获得细胞的能源效率

使用方程(10),我们得到了一个系统的总能量效率。

我们注意到细胞和问题之间的关系(例如, )影响和 。尊敬的细胞,其目的是为了增加其能源效率。因此,当一个细胞接收该协会请求问题,它试图接受问题谁能提高能源效率。相反,问题的目标是让下行数据率尽可能高。从方程(3),我们看到取决于和 。如我们所见,在方程(2),协会之间一个问题和一个细胞的影响 。的数量为PBRs分配一个细胞的问题也受到了协会之间的细胞和问题(见方程(4))。因此,最佳关联的集合为一个细胞可能不是最优协会一个问题,因为他们的目的是不同的。如果每个实体(细胞和问题)试图实现他们的目标自私,使细胞之间的关系和问题的网络可能不稳定,因为用正餐和细胞可能不断改变他们的协会来完成他们的目标。

解决冲突,我们提出一个关联方法使用匹配博弈理论(15]。具体来说,首选,每个党都有一个对应的为了实现其目的,我们考虑问题的关联匹配与偏好游戏两组球员和 。然后,我们设计一个分布式算法决定了协会对一组小细胞间和一组问题。

3所示。协会游戏

3.1。匹配算法

在本节中,我们提出我们的matching-based协会管理算法。该算法由两部分组成。执行一部分问题,另一部分是操作在一个单元中。当一个问题需要一个细胞有一定的联系,它的措施从所有的细胞通过监测参考信号。在收集 , 类型的细胞在降序排列显示 。我们表示分类的一组细胞 。然后,试图与第一个单元格(说, )在通过发送一个协会要求的事情。消息。如果协会请求被接受 , 进行了联系 。如果请求被拒绝,删除从并再次重复相同的过程。当才使一个细胞有一定的联系呢为空,它重新启动的过程测量一次。当一个问题目前正在与一个细胞 ,细胞可以强迫交接通过发送一个细胞重定向消息 。在这种情况下,开始上述关联过程 。我们总结问题方面操作算法1。

细胞方面算法操作如下:当一个细胞收到一个协会要求的事情。消息从在时间 , 检查是否每个问题已经提供的数据速率与它相关联的(用 )仍然可以比如果它接受协会的要求 。具体地说,鉴于 计算伪随机位序列的数量分配问题在使用方程(4), 。然后,细胞获得下行数据速率提供给每一个问题在作为 。在获得 , 比较与 。如果 ,对所有 ,这意味着细胞不开任何问题改变其细胞即使服务接受 。然后,检查是否适应其能源效率可以提高 。

如果一个细胞协会接受请求,负载细胞 。如果我们表示一个细胞的能源效率当它接受协会的要求 ,使用方程(10),得到

如果 , 接受协会的要求提高能源效率。另一方面,如果 ,的能源效率减少了如果接受 。然而,而不是拒绝关联的请求立即,检查是否可以增加其能源效率释放一个关联的问题和接受 。具体地说,让我们表示 。然后,对所有 , 获得其能源效率相关的一系列问题如下。 在哪里时的负载细胞组与之关联的问题吗是 。一个细胞搜索一个问题可以最大化 。换句话说,

因此,细胞的最大能源效率可以实现通过替换的问题吗与就变成了 。然后,条件 意味着一个细胞的能源效率在时间(例如, )小于能源效率吗可以通过释放一个关联和接受协会的要求 。因此,一个细胞接受协会的要求和发布一个协会通过发送一个细胞重定向消息 。相反,如果 , 无法获得的能量效率。因此,拒绝协会请求通过发送拒绝协会要求的事情。来 。我们显示了算法在细胞操作算法2。

3.2。稳定性分析

为了证明该算法的稳定性,我们推出以下定义。

定义1。一个成员在一组接受的一个成员在另一组更喜欢至少是不相关的。

我们国家的稳定算法用下面的命题。

命题2。一组之间的关联问题和细胞是一种稳定的匹配在所有的问题和细胞与双方都能接受的同行相关联。

证明。让我们考虑这样一种情况,匹配通过该方法不关联问题与细胞 ,和更喜欢来 。这意味着要么是不能接受的或协会拒绝请求 。如果是不能接受的 , 没有试图使一个关联 。如果协会拒绝请求 ,它否定的语句更喜欢来 。因此,不联系一个问题是不能接受的。此外,的同事与可以接受 。
让我们考虑其他情况和不稳定的匹配相关的 ,和更喜欢到细胞目前有关。自喜欢超过 , 必须是可接受的 。此外,必须试图联系在一起呢之前试过 。自不联系与 ,这意味着拒绝了协会的要求从其他问题并接受协会请求谁是可以接受的,至少比来 。因此,同事一个细胞可接受的问题 。自的同事与 , 和彼此双方都能接受的。因此,在这种情况下,问题和相关的细胞是双方都能接受的。
如果一个细胞是不能接受的问题吗 , 将保持不相联系的,而不是与 。因此,将不相关的呢由 。同样地,如果是不能接受的 , 协会将拒绝请求如果它收到一个来自哪里 。因此,不会让一个问题之间的联系,如果他们不是双方都能接受的一个细胞。

因为问题和细胞与双方都能接受的同行,他们不改变当前的协会,使小细胞网络稳定。

4所示。仿真结果和讨论

在本节中,我们比较了该方法的性能与两种关联方法在同样的仿真环境。性能比较,我们让一个事件驱动模拟器使用C语言。模拟器实现在一个windows cygwin 10专业工作站。运行模拟器,我们使用戴尔精密7920工作站英特尔至强(R)黄金5118 12 c / 24 t 2.3 GHz CPU和16 gb 2666 MHz DDR4 RAM。

第一个替代方法使用 。一个问题要求一个关联到一个细胞谁给最高的SINR,无条件地接受了请求。该方法广泛应用于许多无线网络。从今以后,我们的名字第一替代SSBM (Signal-Strength-Based方法)。第二个协会方法试图最大化下行数据速率提供给每一个问题。在这种方法中,一个问题一个协会请求一个细胞,能给它的最高细胞和无条件地接受任何协会请求。在这种方法中,相关问题不断改变其细胞当它发现另一个细胞,可以给它一个比目前已获得的更高的数据速率。从今以后,我们将调用第二个方法DRBM (Downlink-Rate-Based方法)。

我们部署的小细胞 地区根据齐次泊松过程点的意思 。我们表示模拟区域。我们还在同一地区部署问题根据齐次泊松过程点的意思 。根据(小细胞网络配置16,17]。我们设置了系统带宽5 MHz 。因此,每个小细胞 伪随机位序列。细胞的传动功率设置为21 dBm。的天线增益单元被配置为3.0 dBi和dBi的问题设置为2.0。每个细胞循环的方式服务于与之相关的问题。我们组天线的数量在一个细胞( )1, ,和 。配置为路径损耗 ,在哪里是一个细胞之间的距离问题。我们还配置噪音的力量dBm的对数正态分布与零均值和方差阴影8分贝。当我们的方法,我们组 Kbps。设置后 ,我们观察每个方法匹配的问题集的小细胞通过改变 。我们总结了仿真参数表2。

我们测量每个单元的能源效率( )和现在的比例小于细胞的能量效率在表3。表中我们可以观察到的能源效率高于该方法获得的细胞获得当SSBM和DRBM使用。当 ,52%的小细胞小于1 Mbps / W (EE在使用该方法时。相反,当SSBM DRBM比例增加到57%。表中,我们也可以观察到的能源效率差距提出的方法和其他方法增加问题数量的增加。例如,我们检查的细胞比例的能源效率小于1 Mbps / W(用 )。当 , 当SSBM DRBM使用,该方法减少了到0.69。当增加到 ,SSBM结果 和DRBM给 。相反,该方法减少 ,这意味着75%的细胞高于1 Mbps / W(与其他方法相比大约增加25%)。

在图1我们比较平均网络能源效率, 。在这个图中, - - - - - -轴代表的数量。我们定义的时间间隔中所有的问题不与任何细胞协会尝试一次。在这个图中,我们可以观察到该方法稳定的平均网络能源效率,因为它发现这样对问题和没有问题没有细胞想要改变相关。我们还可以观察到该方法导致更高的网络能效 ,与SSBM和DRBM相比。

检查结果,我们检查的平均能源消耗网络( )和平均下行数据率提供的网络( 在数据)2和3,分别。在图2我们观察到,该方法后获得稳定大于SSBM DRBM当 和 。然而,当增加到 , 的DRBM大于该方法。这是归因于这样一个事实,该方法分配问题细胞比其他方法更均匀。当SSBM DRBM,用正餐选择服务细胞自私来增加他们的利润(或 )和细胞接受协会的要求无条件地问题。因此,很有可能,一些细胞挤满了问题,另一是轻的负载(18]。相反,在该方法中,细胞(即试图增加他们的利润。能源效率),确定是否接受该协会要求问题。因为问题不能单方面改变自己的服务细胞,议题的问题选择相同的细胞相似的细胞时间过载减少了该方法。

因此,当 很小(数据2(一个)和2 (b)细胞的数量,不会造成任何问题(例如, )是最小的,当使用该方法。由于细胞不服务问题消耗最小的能源和问题密度很小,该方法得到的是在这些环境中最高的。随着问题密度的增加, 增加平均。因此,我们可以观察到,如图2 (c),由增加的所有方法 。然而,该方法显示了最小的增长率 ,这使得通过该方法获得小于DRBM当 。

当我们检查在图3,该方法优于其他方法。这是归因于这样一个事实:不同于其他方法,使用该方法解决了细胞之间的争用问题。下行数据率给问题不仅取决于之间的SINR问题和一个细胞,还取决于细胞的负载服务问题。因为SSBM不考虑细胞负荷,很可能有些细胞是高度拥挤而其他细胞是轻的负载,导致平均网络下行速率最低。DRBM使用时,一个问题不断改变其细胞自私当它发现其他相关细胞可以给它更高目前已获得的。因此,我们可以观察到在图3那随时间波动。与这些方法在细胞无条件地接受一个协会请求,一个细胞使用该方法检查提供给的问题和当决定是否接受一个新的协会请求。因此,该方法可以实现更高比SSBM和DRBM解决问题之间的争用。自从获得获得的发生在超过了损失 , 通过该方法变得更大的比其他方法。

我们还检查比例的问题还不到 。我们表示这样的比例 。我们测量15日回合后获得的每个方法和现在的表4与不同的 。我们观察到通过该方法获得低于其他方法获得的和除了 和 Mbps。在这种情况下,该方法获得的是0.32,高于其他方法获得的。然而,随着和增加,该方法实现小比其他方法。例如,当 和 Mbps,只有61%的问题收到少于5 Mbps的网络在使用该方法时。然而,当使用SSBM和DRBM, 90%的问题收到少于5 Mbps。这是由于这一事实,增加,更多的问题争夺网络资源。因为用正餐自私行为增加当SSBM DRBM,他们不能解决争论。因此,他们与细胞有关,不能给他们更高他们可以通过一个匹配的游戏。我们也观察表中,之间的差别该方法获得的那些被SSBM收购和DRBM变大网络中的问题数量的增加。

5。结论和未来的工作

在本文中,我们提出了一个相匹配的关联算法问题的一组细胞。因为该算法认为 ,它可以增加问题的比例从网络接收下行数据速率高,相比之下,SSBM DRBM。此外,该方法提高了细胞的比例有更高的能源效率比通过SSBM和DRBM因为它还考虑当协会。作为一个未来的工作,我们计划扩大协会方法满足要求的小细胞网络服务大规模物联网设备。

数据可用性

本手稿中使用的所有数据都包含在手稿。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作是由研究安置Kwangwoon大学新教师基金,2019年韩国国家研究基金会(NRF)授予由韩国政府资助(NRF - 2018 r1d1a1b07050893)。

引用

1. 爱立信,爱立信移动报告2019年,爱立信,。
2. k·m·g·Kibria Nguyen g . p . Villardi k . Ishizu f .小岛,“下一代新收音机小细胞增强:架构选项,功能和性能方面,“IEEE无线通信,25卷,不。4、120 - 128年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
3. c·d·Nwankwo l ., A . Quddus m·A·伊姆兰和r . Tafazolli”的调查自干扰管理技术对于单频全双工系统,”IEEE访问》第六卷,第30268 - 30242页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
4. Afolabi, t·塔勒布k . Samdanis a . Ksentini和h . Flinck”网络切片和softwarization:调查原则,使技术和解决方案,“IEEE通信调查和教程,20卷,不。3、2429 - 2453年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
5. f . Al-Turjman大肠,和h . Zahmatkesh”小细胞在即将到来的5 g /物联网:交通模型和部署概述,“IEEE通信调查和教程,21卷,不。1、28 - 65年,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
6. 美国k·沙玛和x王”,向超密度细胞物联网大规模机器类型通信网络:当前问题和机器learning-assisted解决方案,“IEEE通信调查和教程,22卷,不。1,第471 - 426页,2020。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
7. m·卡迈勒·w·Hamouda, a·优素福,“超密度网络:一项调查,”IEEE通信调查和教程,18卷,不。4、2522 - 2545年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
8. b . c . Liu Natarajan h·夏,“小细胞基站睡眠对能源效率、策略”IEEE车辆技术,卷65,不。3、1652 - 1661年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
9. x r . t w . Liu楚,j .张“节能小细胞睡眠机制与细胞范围在异构网络的扩张,“IEEE无线通信,18卷,不。5,2451 - 2463年,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
10. 吴j .郑y:张h .周和沈x, y Cai”最优超密度小细胞网络中功率控制:博弈论的方法,”IEEE无线通信,16卷,不。7,4139 - 4150年,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
11. Mishra和c . s . r .没吃”,提高能源效率通过传输能量在密集的毫微微蜂窝网络,传播”IEEE系统杂志,12卷,不。1,第980 - 971页,2018。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
12. h . s . y . Wang Chen霁,h .张“Load-aware动态偏置细胞sssociation小细胞网络”2014年IEEE国际会议通信(ICC),页2684 - 2689年,悉尼新南威尔士,澳大利亚,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
13. a . j . Fehske h . Klessig j·沃伊特和g . p . Fettweis”并发load-aware调整用户协会和自组织无线网络天线倾斜,“IEEE车辆技术,卷62,不。5,1974 - 1988年,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
14. g .奥尔诉Giannini, c . Desset et al .,“需要多少能量运行无线网络?”IEEE无线通讯杂志,18卷,不。5,40至49,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
15. a·e·罗斯和m·索托马约尔”第十六章双边匹配。”博弈论与经济应用程序的手册,1卷,1992年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
16. 3 gpp,无线电频率(RF)系统场景(释放15),3 gpp V15.0.0 TR 36.942第三代合作伙伴计划(3 gpp), 2018年。
17. 3 gpp,进一步发展进阶(版本9)物理层方面,3 gpp V9.2.0 TR 36.814第三代合作伙伴计划(3 gpp), 2018年。
18. 问:你们“用户协会在异构的蜂窝网络负载平衡,”IEEE无线通信,12卷,不。6,2706 - 2716年,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

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