Att matcha efterfrågan på resurser ("belastning") med tillgången på resurser ("kapacitet") är ett grundläggande problem som uppstår inom många områden inom teknik, logistik och ekonomi och har övervägts i stor utsträckning både på Internet och i trådlösa nät. Den pågående utvecklingen av cellulära kommunikationsnät till täta, organiska och oregelbundna heterogena nätverk ("HetNets") har ökat lastmedvetenheten till ett centralt problem, och introducerar många nya finesser. Detta dokument förklarar hur flera långvariga antaganden om cellulära nätverk behöver omprövas i samband med en belastningsbalanserad HetNet: vi belyser dessa som tre djupt rotade myter som vi sedan skingrar. Vi undersöker och jämför de primära tekniska förhållningssätten till HetNet belastningsbalansering: (centraliserad) optimering, spelteori, Markov beslutsprocesser, och den nyligen populära cellområdet expansion (alias. "Publicering"), och dra konstruktionslektioner för ODDMA-baserade cellulära system. Vi identifierar också flera öppna områden för framtida prospektering. Mobila nätverk blir alltmer komplicerade, med heterogenitet i många olika designdimensioner. Till exempel kan en typisk smarttelefon ansluta till Internet via flera olika radiotekniker, inklusive 3G-cell (t.ex. HSPA eller EVDO), LTE och flera typer av WiFi (t.ex. 802.11g, n, eller ac), där vart och ett av dessa använder flera icke-överlappande frekvensband. Mobila basstationer (BS) blir också allt mer varierande, med traditionella makroceller ofta krymper till mikroceller, och ytterligare kompletteras med picocells, distribuerade antenner, och femtocells. Denna myt är djupt rotad inom områdena kommunikation och informationsteori, och faktiskt, även i de "fem bars" display på praktiskt taget varje mobiltelefon som existerar. Det var sant konventionellt, och är fortfarande "instantant". Till exempel är sannolikheten för korrekt detektion för en given konstellation monotont relaterad till detektionstiden SINR (dvs. eventuella kvarstående störningar som inte avlägsnats av mottagaren behandlas som buller), vilket bekräftas i alla kommunikationsteorier. Avbrott är också vanligtvis tänkt i termer av ett mål SINR, nämligen sannolikheten för att vara under det. Dessutom säger informationsteorin oss att uppnåelig datahastighet följer B log(1 + SNR), eller B log(1 + SINR) om interferensen modelleras som Gaussian brus, där B är bandbredden. Att öka datahastigheten verkar därför komma ner till att öka SNR (eller SINR) - vilket ger minskande avkastning på grund av loggen - eller förvärva mer bandbredd. Den kritiska saknade biten är belastningen på BS, som ger en vy av resursfördelning över tiden. Moderna trådlösa system fördelar dynamiskt resurser på en millisekunds tidsskala, så även ett 100 msek-fönster (ungefär det minsta perceptuella tidsfönstret för en människa) ger ett betydande medelvärde. Den klassiska kommunikations- och informationsteorin som i föregående stycke ger däremot bara en "snapshot" av hastighet och tillförlitlighet. Men användarfrekvensen är deras momentana hastighet multiplicerad med den andel resurser (tid/frekvensplatser) som de får använda, vilket för ett typiskt schemaläggningssystem (t.ex. proportionellt rättvis eller rund robin) är ca 1/K, där K är antalet andra aktiva användare på det BS i det bandet. Detta är ganska intuitivt: alla har upplevt stora nedgångar i genomströmningen på grund av trängsel vid rusningstider eller i trånga händelser, oavsett signalkvalitet, t.ex. "Jag har fem 1 Hädanefter ska vi inkludera WiFi AP som en typ av BS: en som använder olicensierat spektrum och en tvistebaserad 3 bar, varför kan jag inte skicka detta sms?" Den tekniska utmaningen är att belastningen K varierar både rumsligt och temporalt och därför är omöjlig att bestämma en priori för en viss basstation. Det är ofta svårt att ens hitta en bra modell för belastningen K: det är tydligt relaterat till täckningsområdet, eftersom större celler vanligtvis har fler aktiva användare, men också beror på andra faktorer som distribution av användare, trafikmodeller och andra extrinsiska faktorer. Ett av huvudmålen med detta dokument är att införa några nya metoder för att lasta-aware cellulära nätverk modeller, tillsammans med en uppskattning av begränsningarna i last-blind modeller. 2 Myt 2: "Spectrum Crunch" Det är en nästan universell artikel i tron att mängden elektromagnetiska spektrum som tilldelas trådlösa bredbandstillämpningar är bedrövligt otillräcklig. Det vi har är snarare en brist på infrastruktur, inte en brist på spektrum. Nästan alla håller med om att små celler bör läggas till i snabb takt för att minska överbelastningen av nätet, och att detta kommer att vara den viktigaste faktorn för att gå mot 1000x. De små cellerna (mikro, pico, femto) kommer emellertid att sättas in opportunistiskt, oregelbundet och på fasta platser och ha en viss mängd resurser som de kan tillhandahålla (dvs. spektrum och backhaul). I skarp kontrast flyttar de enheter som de betjänar runt och begär sporadiskt omfattande resurser från nätverket, medan de vid andra tillfällen är vilande. Den last som erbjuds varje basstation varierar därför dramatiskt över tid och rum. Ett litet cellnät kommer därför att kräva mycket mer proaktiv lastbalansering för att kunna utnyttja den nyutplacerade infrastrukturen på ett bra sätt. Naturligtvis, trots ovanstående myter, har många andra inom både industri och akademi insett vikten av att inkludera belastning i analysen av hastighet. Den förenande punkten är att modellering och optimering av belastning bör höjas för att ha en liknande status som mängden spektrum eller SINR. Men det är inte enkelt att göra detta på ett tekniskt rigoröst sätt. Utanför kommunikationssystem har lastbalansering länge studerats som ett tillvägagångssätt för att balansera arbetsbelastningen mellan olika servrar (i nätverk) och maskiner (i tillverkning) för att optimera mängder som resursutnyttjande, rättvisa, vänta/behandla förseningar, eller genomströmning. I framväxande trådlösa nätverk, på grund av de olika överföringskrafter och basstationer kapacitet, även med en ganska enhetlig användardistribution, "naturliga" användarföreningsmått som SINR eller RSSI kan leda till en stor belastning obalans. Som ett exempel, skillnaden mellan en maximal SINR och en optimal (sum log rate vise) association i en tre nivåer HetNet illustreras i Figur 1 Grundläggande, hastighetsoptimerad kommunikation kommer ner till en stor systemnivå optimering, där beslut som användaren schemaläggning och cell association är kopplade på grund av belastning och störningar i nätverket. I allmänhet, att hitta den verkligt optimala användar-server association är ett kombinatoriskt optimeringsproblem och komplexiteten växer exponentiellt med omfattningen av nätverket, vilket är en återvändsgränd. Vi ger en kort översikt över några viktiga tekniska metoder för lastbalansering i HetNets. Eftersom en allmän nyttomaximering av (lastviktad) hastighet, med förbehåll för en resurs eller / och kraftbegränsning, resulterar i ett kopplat förhållande mellan användarnas association och schemaläggning, är detta tillvägagångssätt NP hårt och inte kan beräknas även för blygsamma stora cellulära nätverk. Dynamisk trafik gör problemet ännu mer utmanande, vilket leder till ett långvarigt problem som har studerats ingående i köteori, med endast marginella framsteg, känd som det kopplade köproblemet. Ett sätt att göra problemet konvex är genom att anta en fullt laddad modell (dvs. alla BS sänder alltid) och tillåter användare att associera med flera BS, som övre gränser prestanda kontra en binär förening [3]. En grundläggande form är att maximera nyttan av lastviktad hastighet, under förutsättning att en resurs eller / och makt begränsning, där den binära association indikatorn är avslappnad till ett reellt tal mellan 0 och 1. Efter standardoptimeringsverktyg, nämligen dubbel nedbrytning, kan en distribuerad algoritm med låg komplexitet, som konvergerar till en nästan optimal lösning, sedan utvecklas. Som det kan observeras i figur 2, Det finns en stor (3.5x) 6 hastighetsvinst för "cell-edge" användare (bottom 5-10%) och en 2x hastighetsvinst för "median" användare, jämfört med en maximal mottagen effekt baserad association.  Markov Decision Processes (MDPs) ger en ram för att studera den sekventiella optimeringen av diskreta tidsstokastiska system i närvaro av osäkerhet. Målet är att utföra åtgärder i det nuvarande tillståndet för att maximera den framtida förväntade belöningen. I samband med HetNets har MDP använts för att studera överlämnande mellan olika radioaccess teknologier 7 ger en möjlig metod för självorganiserande HetNets att kombinera fördelarna med både centraliserad och distribuerad design. Spelteori, eftersom en disciplin möjliggör analys av interaktiva beslutsprocesser, och ger praktiska metoder för utredning av mycket stora decentraliserade optimeringsproblem. Till exempel, en användarcentrerad metod, utan att kräva någon signalerande overhead eller samordning mellan olika accessnät, analyseras i [6]. Ett annat exempel är studien av dynamiken i nätverksval i [7], där användare inom olika serviceområden konkurrerar om bandbredd från olika trådlösa nätverk. Även spelteori är ett användbart verktyg, särskilt för tillämpningar i självorganiserande/dynamiska nätverk, konvergensen av resulterande algoritmer är i allmänhet inte garanterad. Även om algoritmerna konvergerar, ger de inte nödvändigtvis en optimal lösning, vilket tillsammans med stora overhead kan leda till ineffektiv användning. Dessutom, eftersom spelteorins huvudsakliga fokus ligger på strategiskt beslutsfattande, finns det inget slutet uttryck för att karakterisera förhållandet mellan ett prestandamått och nätverksparametrarna. Således, även om vi inte är övertygade om att spelteori är den bästa analysen eller designverktyg för HetNet lastbalansering, kan det ge viss insikt om hur okoordinerade UEs och BSs bör associera. Biased mottagen kraftbaserad användarorganisation kontroll är en populär suboptimum teknik för proaktivt avlasta användare till lägre kraftstationer och är en del av 3GPP standardisering [8] [9]. I denna teknik, användarna avlastas till mindre celler med hjälp av en association partisk. Formellt, om det finns K-kandidatnivåer tillgängliga för en användare att associera, då indexet för den valda nivån är (1) där B i är snedsteget för nivå i och P rx, i är den mottagna effekten från nivå i. Enligt överenskommelse är nivå 1 makrocellsnivån och har en bias på 1 (0 dB). Till exempel en liten cellfördel på 10 dB innebär att en UE skulle associera med den lilla cellen upp tills dess mottagna effekt var mer än 10 dB mindre än A naturliga frågan gäller optimalitet gapet mellan CRE och de mer teoretiskt jordade lösningar som tidigare diskuterats. Det är något förvånande och betryggande att en enkel per-tier-fördomsfullhet nästan uppnår den optimala lastmedvetna prestandan, om de sneda värdena väljs noggrant [3] (se bild. 2 )............................................................................................................... I allmänhet är det dock svårt att föreskriva optimala förutfattade meningar som utnyttjar optimeringstekniker. De tidigare verktygen och teknikerna försöker maximera en nyttofunktion U för den nuvarande nätverkskonfigurationen, för vilken vi karakteriserade vinsten i genomsnittlig prestanda som (2) där  och är uppsättningen av lösningsutrymme. Alternativt kan dock en underliggande distribution för nätverkskonfigurationen utgöra ett annat problem i stället som i (3), där optimeringen är över det genomsnittliga verktyget. (3) Den senare formuleringen omfattas av stokastisk optimering, dvs. de berörda variablerna är slumpmässiga. Lösningen till (3) skulle säkert vara suboptimal för (2) -och redan vi observerade gapet mellan en optimerad men statisk CRE och den globalt optimala lösningen i den sista delen - men har fördelen att erbjuda mycket lägre komplexitet och overhead (både beräkning och meddelanden) kontra att åter optimera föreningarna för varje nätverk förverkliga. Stochastic geometri som en gren av tillämpad sannolikhet kan användas för endwing basstation och användarplatser i nätverket genom en punktprocess. Genom att använda Poisson point process (PPP) för att modellera användare och basstationer, i synnerhet, kan dragbara uttryck erhållas för nyckelmått som SINR och hastighet [11], som sedan kan användas för optimering. Detta tillvägagångssätt har också fördelen av att ge insikter om inverkan av viktiga systemnivåparametrar som överföringskrafter, densiteter och bandbredder för olika nivåer på konstruktionen av lastbalanseringsalgoritmer. Som ett exempel på tillämpligheten av detta ramverk, cellområde expansion har analyserats med hjälp av stokastisk geometri i [12] genom i genomsnitt över alla potentiella nätverkskonfigurationer, avslöjar effekten av viktiga nätverksparametrar i en koncis form. Modellering basstationer som slumpmässiga platser i HetNets gör den exakta association regionen och lastfördelning intractable. En analytisk approximation för associationsområdet föreslogs i [12], som sedan användes för lastfördelning (förutsatt enhetlig användarfördelning) och följaktligen kan man hitta en fördelning av skattesatsen i termer av biasparametrar per nivå [12] [13]. Den härledda räntefördelningen kan sedan användas för att hitta de optimala förvrängningarna helt enkelt genom att maximera den partiska räntefördelningen som en funktion av det sneda värdet. Vi undersöker nu flera designfrågor som introduceras med lastbalansering. Hur mycket till partiskhet? Kan interferenshantering hjälpa, hur kan det göras, och hur mycket är vinsten? När små celler kontinuerligt rullas ut över tiden, hur (eller gör) belastningsbalanseringen förändras när den lilla celltätheten ökar? I detta avsnitt besvarar vi dessa frågor, med de resultat som sammanfattas i tabell 1. Bias Values. Det finns två stora fall att överväga för partiskhet: co-channel utbyggnader (makro
Ändå är det optimala bias värdet mycket svårt att få och känslig för spatio-temporal distribution av användare REF.
An Overview of Load Balancing in HetNets: Old Myths and Open Problems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}