Power control strategies for D2D communications incellular networks
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- Tez No: 718462
- Danışmanlar: PROF. LUCA REGGİANİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, İletişim Bilimleri, Engineering Sciences, Communication Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Politecnico di Milano
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Il controllo della potenza (PC) è un metodo efficace per mitigare l'impatto dell'interferenze in una rete mobile, mantenendo le potenze di trasmissione delle apparecchiature dell'utente a un determinato livello. Il controllo di potenze è ampiamente utilizzato nelle reti LTE. Esso migliora aspetti critici come la velocità dei dati e l'efficienza energetica. In LTE, si dispone di due tipi di algoritmi di controllo della potenza: il controllo di potenza ad anello aperto (OLPC) e il controllo di potenza ad anello chiuso (CLPC). Il primo lavora stimando le perdite di canale e aggiungendole per trasmettere una potenza sufficiente. Il secondo ha un meccanismo di feedback continuo che fornisce flessibilità contro le mutevoli condizioni del canale con il costo di una segnalazione periodica del segnale di controllo. Nelle simulazioni, verrà studiato il caso LTE OLPC. Man mano che le reti cambiano, è necessario modificare anche gli algoritmi di controllo della potenza, nonché altri meccanismi per soddisfare le esigenze delle nuove applicazioni. Con le reti 5G in arrivo, verranno sempre più usate celle piccole, che dividono la macrocella in celle più piccole per avvicinare le stazioni base agli utenti, e comunicazioni D2D, che consentono la comunicazione diretta tra terminali senza passare attraverso la stazione base. Il profilo degli utenti nella rete cambierà drasticamente, creando più livelli e un nuovo tipo di interferenza tra questi livelli, ovvero l'interferenza a livelli incrociati. In letteratura, molti algoritmi di controllo della potenza sono proposti per migliorare i metodi convenzionali di controllo della potenza. Alcuni di questi sono spiegati nel Capitolo 2. Tra gli algoritmi introdotti, oltre a LTE OLPC, vengono selezionati altri due algoritmi, ovvero Utility Max PC e Binary PC (BPC). Utility Max PC è un algoritmo altamente teorico ma non pratico che funziona in modo iterativo, creando cicli tra coppie di trasmettitori e ricevitori. Poiché richiede intense segnalazioni di controllo, è stato introdotto l'algoritmo BPC, che è sub-ottimo ma più semplice e facile da implementare; funziona secondo il principio 'on-off' e non ci sono valori intermedi di potenza di trasmissione in quanto gli utenti possono avere la viii massima potenza di trasmissione o essere disattivati. BPC risolve sostanzialmente il problema della funzione obiettivo per tutti gli utenti. Nel Capitolo 3, viene introdotto il modello di sistema. L'ambiente a 7 celle viene utilizzato con celle esagonali. Il numero di utenti cellulari e D2D per cella viene fissato e inserito casualmente con alcuni vincoli di distanza. Per l'allocazione dei blocchi di risorse, il classico LTE OFDMA viene utilizzato con due schemi diversi che sono le strategie 'Subchannel Selective' (SS) e 'Round Robin' (RR). LTE OFDMA ha 100 sottocanali in una larghezza di banda totale di 20 MHz. Questi corrispondono a 100 blocchi di risorse che vengono distribuiti in modo uguale agli utenti. Nel Capitolo 4 vengono illustrati i risultati delle simulazioni per questi 3 algoritmi. Questi risultati consistono in distribuzioni di potenza, SINR e velocità di trasmissione dati per diversi casi, come il cambiamento del numero di utenti cellulari, con e senza utenti D2D nelle celle e diversi blocchi di risorse disponibili per cella. I risultati riportano inoltre distribuzioni di target SINR per Utility Max PC e LTE OLPC, poiché BPC non utilizza il meccanismo di target SINR. Il confronto principale è fatto tra questi 3 algoritmi con le migliori strategie SS e RR. Con le distribuzioni ottenute nel Capitolo 4, i risultati finali della tesi sono discussi e presentati in una forma compatta. I principali contributi della tesi sono riportati di seguito. • Osservazione del comportamento di 3 algoritmi PC con un numero crescente di utenti cellulari. Il numero di utenti cellulari viene aumentato e i risultati vengono ottenuti e confrontati per 2, 5 e 10 utenti cellulari e 4 utenti D2D per cella. • Osservazione dell'effetto della presenza di D2D nella rete per 3 algoritmi PC. Le distribuzioni sono ottenute per profilo utente eterogeneo con utenti cellulari e D2D. Quindi le coppie D2D vengono rimosse dalla rete e lo stesso numero di utenti cellulari viene inserito nella rete, creando invece una rete omogenea, in modo che il numero di trasmettitori e il numero di blocchi di risorse per utente non cambino. Le distribuzioni ottenute per reti omogenee vengono confrontate con le distribuzioni per reti eterogenee per vedere l'effetto della presenza di D2D sulle prestazioni della rete. ix • Osservazione del comportamento di 3 algoritmi PC con il numero variabile di blocchi di risorse disponibili per cella. Anche il numero di trasmettitori viene modificato proporzionalmente per mantenere costante il numero di blocchi di risorse per utente. • Determinazione della migliore strategia di allocazione dei blocchi di risorse per ciascun algoritmo del PC. Dopo aver interpretato le distribuzioni e deciso la strategia migliore, questa informazione viene utilizzata per effettuare un confronto tra algoritmi PC con la migliore strategia. Alla fine, viene determinato il miglior algoritmo PC con la sua migliore strategia di allocazione dei blocchi di risorse.
Özet (Çeviri)
Power control is a powerful method to mitigate interference in a network by keeping transmit powers of user equipments at a certain level. It is widely used in LTE networks. It improves critical aspects such as data rates and energy efficiency. LTE networks use two types of power control algorithms which are open loop power control (OLPC) and closed loop power control (CLPC). Former one works by estimating channel losses and adding them to base transmit powers, so that users can cope with the losses. Latter one uses a continuous feedback mechanism that provides flexibility against changing channel conditions with the price of periodic control signalization. In simulations, LTE OLPC is investigated. As the networks change, power control algorithms need to change, as well as other mechanisms to satisfy the needs of new environment. With 5G networks coming, small cells, which divides macro cell into smaller cells to bring base stations closer to the users, and D2D communications, which enables communication without involvement of base stations, will be introduced. Profile of users in the network will change drastically, creating multiple tiers and a new interference type between these tiers, namely cross-tier interference. In the literature, many power control algorithms are proposed to improve conventional power control methods. Some of them are explained in Chapter 2. Among introduced algorithms, in addition to LTE OLPC, two more algorithms are selected, namely Utility Max PC and Binary PC (BPC). Utility Max PC is a highly theoretical, but unpractical algorithm which works in an iterative fashion, creating loops between transmitter and receiver pairs. Since it requires intensive control signalizations, BPC is introduced which is suboptimal, yet simpler and easier to implement. It works according to 'on-off' principle. There is no moderate transmit power values. Users can be either with maximum transmit power of turned off. BPC basically solves the objective function problem for all users on. Then it turns off the users that improve this solution. v In Chapter 3, system model is introduced. 7 cell environment is used with hexagonal cells. Number of cellular and D2D users per cell are fixed and placed randomly with some distance constraints. For resource block allocation, classic LTE OFDMA is used with two different schemes which are 'Subchannel Selective' (SS) and 'Round Robin' (RR) strategies. LTE OFDMA has 100 subchannels in a total bandwidth of 20 MHz. These correspond to 100 resource blocks which are distributed to users equally. In Chapter 4, results of simulations for these 3 PC algorithms are explained. These results consist of power, SINR and overall data rate distributions for different cases such as variable number of cellular users, with and without D2D users in cells and different available resource blocks per cell. They also contain distributions of SINR targets for Utility Max PC and LTE OLPC, since BPC does not use SINR target mechanism. The main comparison is made between these 3 PC algorithms for SS and RR strategies. With the distributions obtained in Chapter 4, final results of the thesis are obtained and presented in a compact form. Main contributions of the thesis are given below. • Observation of behavior of 3 PC algorithms with increasing number of cellular users. Number of cellular users is increased and results are obtained and compared for 2, 5 and 10 cellular users and 4 D2D users per cell. • Observation of effect of D2D presence in the network for 3 PC algorithms. Distributions are obtained for heterogeneous user profile with cellular and D2D users. Then, D2D pairs are removed from network and same number of cellular users are put into the network instead creating a homogeneous network, so that number of transmitters and number of resource blocks per user do not change. Obtained distributions for homogeneous network are compared with the distributions for heterogeneous network to see the effect of D2D presence to the network performance. • Observation of behavior of 3 PC algorithms with variable number of available resource blocks per cell. Number of transmitters are changed proportionally as well to keep number of resource blocks per user constant. • Determining the best resource block allocation strategy for each PC algorithm. After interpreting the distributions and deciding the best strategy, this information is used to vi make a comparison between PC algorithms with the best strategy. In the end, best PC algorithm with its best resource block allocation strategy is determined.
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