Small cell networks, as an important evolution path for next-generation cellular networks, have drawn much attention. Different from the traditional base stations (BSs) always-on model, we proposed a BSs on-off model, where a new, simple expression for the probabilities of active BSs in a heterogeneous network is derived. This model is more suitable for application in practical networks. Based on this, we develop an analytical framework for the performance evaluation of small cell networks, adopting stochastic geometry theory. We derive the system coverage probability; average energy efficiency (AEE) and average uplink power consumption (AUPC) for different association strategies; maximum biased received power (MaBRP); and minimum association distance (MiAD). It is analytically shown that MaBRP is beneficial for coverage but will have some loss in energy saving. On the contrary, MiAD is not advocated from the point of coverage but is more energy efficient. The simulation results show that the use of range expansion in MaBRP helps to save energy but that this is not so in MiAD. Furthermore, we can achieve an optimal AEE by establishing an appropriate density of small cells.
A femtocell is a small cellular base station, typically designed for use in a home or small business. The random deployment of a femtocell has a critical effect on the performance of a macrocell network due to co-channel interference. Utilizing the advantage of a multiple-input multiple-output system, each femto base station (FBS) is able to form a cluster and generates a precoding matrix, which is a modified version of conventional single-cell block diagonalization, in a cooperative manner. Since interference from clustered-FBSs located at the nearby macro user equipment (MUE) is the dominant interference contributor to the coexisting networks, each cluster generates a precoding matrix considering the effects of interference on nearby MUEs. Through simulation, we verify that the proposed algorithm shows better performance respective to both MUE and femto user equipment, in terms of capacity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.11
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pp.4291-4310
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2015
This paper investigates the traffic offloading over unlicensed bands for two-tier multi-mode small cell networks. We formulate this problem as a Stackelberg game and apply a hierarchical learning framework to jointly maximize the utilities of both macro base station (MBS) and small base stations (SBSs). During the learning process, the MBS behaves as a leader and the SBSs are followers. A pricing mechanism is adopt by MBS and the price information is broadcasted to all SBSs by MBS firstly, then each SBS competes with other SBSs and takes its best response strategies to appropriately allocate the traffic load in licensed and unlicensed band in the sequel, taking the traffic flow payment charged by MBS into consideration. Then, we present a hierarchical Q-learning algorithm (HQL) to discover the Stackelberg equilibrium. Additionally, if some extra information can be obtained via feedback, we propose an improved hierarchical Q-learning algorithm (IHQL) to speed up the SBSs' learning process. Last but not the least, the convergence performance of the proposed two algorithms is analyzed. Numerical experiments are presented to validate the proposed schemes and show the effectiveness.
Small-cells in heterogeneous networks are one of the important technologies to increase the coverage and capacity in 5G cellular networks. However, due to the randomly arranged small-cells, co-tier and cross-tier interference increase, deteriorating the system performance of the network. In order to manage the interference, some channel management methods use fractional frequency reuse(FFR) that divides the cell coverage into the inner region(IR) and outer region(OR) based on the distance from the macro base station(MBS). However, since it is impossible to properly measure the distance in the method with FFR, we propose a new interference aware FFR(IA-FFR) method to enhance the system performance. That is, the proposed IA-FFR method divides the MUEs and SBSs into the IR and OR groups based on the signal to interference plus noise ratio(SINR) of macro user equipments(MUEs) and received signals strength of small-cell base stations(SBSs) from the MBS, respectively, and then dynamically assigns subchannels to MUEs and small-cell user equipments. As a result, the proposed IA-FFR method outperforms other methods in terms of the system capacity and outage probability.
In ultra-dense heterogeneous networks, the amount of interference from small-cell base stations(SBS) to macro-cell user equipments (MUEs) increases significantly as the number of SBSs increases and it causes the MUEs to decrease the signal-to-interference and noise ratio(SINR) and system capacity. In this paper, we propose a small-cell based cooperative multi-point(CoMP) communication scheme that can guarantee the performance of MUEs even when the number of SBSs increases. In the proposed scheme, MUEs first find SBSs that give signal strength equal to or greater than a given SINR threshold and then they are served by different numbers of the selected SBSs using CoMP to improve the performance of MUEs. Simulation results show that the proposed small-cell based CoMP scheme outperforms other interference management or CoMP schemes in terms of the SINR and system capacity of MUEs.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.1
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pp.183-189
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2018
This paper proposes distributed file placement and coverage expansion techniques for mitigating the traffic bottleneck in backhaul for small-cell networks. In order to minimize the backhaul load with limited memory space, the proposed scheme controls the coverage and file placement of base station according to file popularity distribution and memory space of base stations. In other words, since the cache hit ratio is low when there is small memory capacity or widespread file popularity distribution, the base stations expand its coverage and cache different set of files for the user located in overlapped area to exploit multiple cached file sets of base stations. Our simulation results show that the proposed scheme outperforms the conventional cache strategy in terms of network throughput when there is small memory capacity or widespread file popularity distribution.
Mobile network applications are growing and this requires a fast and efficient transport method between the BS(Base Station) and the MSC(Mobile Switching Center). One possible solution is to use ATM and a voice CODEC standard which compresses 64kbps voice data to less than 8kbps. The low bit tate and small-sized packets made by the voice CODEC imply that significant amount of link bandwidth would be wasted, if this small-sized packet is carried by one ATM cell. The cell assembly delay increases if one ATM cell is fully filled with the small-sized packets. For the bandwidth-efficient transmission of low-rate, short, and variable length packets in delay sensitive applications, AAL-2 was standardized. This paper evaluates performance of AAL-2 by using voice CODEC standard.
This paper proposes a new call admission control method to enhance the reverse link capacity of a cell with heavy traffic in the CDMA PCS system under the uneven traffic load between cells. Since the capacity of a cell in the CDMA system is restricted by the total interference caused by terminals in the own cell and the adjacent cells, we can enhance the capacity of a cell by reducing the interference from other cells if possible. Our power control method allows that the signal powers received in base stations with heavy traffic be larger than those received in base stations with light traffic in order to make the interference due to other cells in the cells with heavy traffic relatively small. In the previous study, it was assumed that the signal power received by each base station in the CDMA PCS system is same when the call admission control algorithm is implemented. We could show that the reverse link capacity of a cell in the CDMA PCS system can be increased about 20% under our call admission control method.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.83-86
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2021
비디오 컨텐츠 사용이 증가하면서, 사용자가 요구한 파일을 제시간 안에 전달하는 문제가 중요해졌다. 사용자와 가까운 곳에 파일을 캐싱해 두고 필요할 때 다운받으면 파일을 보다 빨리 전달할 수 있는데 사용자가 움직일 경우 이동성을 고려해야 한다. 본 논문에서는 사용자의 이동 경로와 파일의 인기도를 함께 고려해 딜레이드 오프로딩(delayed offloading) 스키마를 적용한 환경에서 마이크로 기지국(micro base station, MBS)에서 다운받는 데이터 크기를 최소로 만들어 비용을 최소화 하는 캐싱 기법을 제안한다. 실험을 통해 타알고리즘에 비해 MBS 로부터 다운받는 양을 줄이고 스몰 셀 기지국(small cell base station, SBS)에서 다운받을 성공 확률을 높이는데 효과가 있다는 것을 보였다.
Su, Gongchao;Chen, Bin;Lin, Xiaohui;Wang, Hui;Li, Lemin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.4
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pp.2058-2074
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2017
Dense Heterogeneous Cellular Networks(HCNs) offer a promising approach to meet the target of 1000x increase in aggregate data rates in 5G wireless communication systems. However how to best utilize the available radio resources at densely deployed small cells remains an open problem as those small cells are typically unplanned. In this paper we focus on balancing loads across macro cells and small cells by offloading users to small cells, as well as dynamically switching off underutilized small cells. We propose a joint user association and base station(BS) sleep mangement(UA-BSM) scheme that proactively offloads users to a fraction of the densely deployed small cells. We propose a heuristic algorithm that iteratively solves the user association problem and puts BSs with low loads into sleep. An interference relation matrix(IRM) is constructed to help us identify the candidate BSs that can be put into sleep. User associations are then aggregated to selected small cells that remain active. Simulation results show that our proposed approach achieves load balancing across macro and small cells and reduces the number of active BSs. Numerical results show user signal to interference ratio(SINR) can be improved by small cell sleep control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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