SLS for 5G
Simulator for cell on/off & data offloading in 5G environment
Procedure
- 기지국의 트래픽이 일정 수준 이하로 떨어지면
Cell Off - Off 된 기지국의 서비스를 만족하기 위해 다른 기지국들이 UE들을 커버해야 함
Cell Traffic 예측 \(\rightarrow\) 데이터 오프로딩
Offloading 이후 모든 기지국의 총 전력량이 최소가 되게 결정해야 함
- 목표: 소모 전력량 최소
- 제약조건: User QoS 만족
Traffic Capacity 모델
| 주파수 | 800MHz | 1.8GHz | 3.5GHz |
| SCS(Subcarrier Spacing) | 15kHz | 15kHz | 30kHz |
| RB의 수 | 50개 | 100개 | 136개 |
References: TS 38.104
UE Mobility 모델
- eMBB(enhanced Mobile Broadband)
- 보행자
- 자동차
References: TR 38.901, TR 38.802
UE 트래픽 모델
References: TR 36.814, TR 38.913
주파수 별 최대 커버리지
개요
무선 통신 네트워크에서 각 주파수 대역의 최대 커버리지는 기지국의 송신 전력, 수신기 감도, 환경에 따른 경로 손실 모델에 따라 달라짐. 본 시뮬레이터에서는 800 MHz은 Okumura-Hata 모델 1.8GHz 대역에는 Cost 231-Hata 모델, 3.5GHz 대역에는 UMi NLOS 모델을 적용하여 최대 커버리지를 계산하였다.
필요 파라미터
- 송신 전력(\(P_{tx}\)): 기지국에서 송신하는 신호의 전력(43 dBm)
- 수신 감도(\(P_{rx_min}\)): UE가 안정적으로 신호를 수신하기 위한 최소 전력 (-100 dBm)
- 기지국 높이(\(h_{BS}\)): 기지국 안테나의 높이 (20m)
- UE 높이(\(h\)): UE의 높이 (1.5m)
- 안테나 이득: \(G_{BS} = 0 dBi\), \(G_{UE} = 0 dBi\)
경로 손실 한계(\(L_{path, max}\))
\[L_{path, max} = P_{tx} + G_{BS} + G_{MS} - P_{rx, min} = 143 dB\]- 송신 전력(\(P_{tx}\)): 기지국에서 송신하는 신호의 전력(43 dBm)
- 수신 감도(\(P_{rx_min}\)): UE가 안정적으로 신호를 수신하기 위한 최소 전력 (-100 dBm)
- 안테나 이득: \(G_{BS} = 0 dBi\), \(G_{UE} = 0 dBi\)
800 MHz [Okumura-Hata]
\[L = 69.55 + 26.16 log_{10}(f) - 13.82 log_{10}(h_b) - a(h_m) + (44.9 - 6.55 log_{10}(h_b))log_{10}(d)\]- \(f\) = 800 MHz
- \(h_b\) = 20m
- \(h_m\) = 1.5m
- \(L\) = 143 dB
도시 지역에서의 보정값 \(a(h_m)\)는 다음과 같음 \[a(h_m) = (1.1 log_{10}(f) - 0.7)h_m - (1.56 log_{10}(f) - 0.8)\]
1.8 GHz [COST 231-Hata]
\[L = 46.3 + 33.9 log_{10}(f)-13.82log_{10}(h_b)-a(h_m)+(44.9-6.55log_{10}(h_b))log_{10}(d)+C\]- \(f\) = 1800 MHz
- \(h_b\) = 20m
- \(h_m\) = 1.5m
- \(L\) = 143 dB
- 도시 지역 보정 값 \(C\) = 3 dB
3.5 GHz [UMi]
\[L_{NLOS} = 22.4 + 35.3 log_{10}(d) + 21.3 log_{10}(f) - 0.3 \times (h_m - 1.5)\]- \(d\): 송수신 거리(m)
- \(f\): 주파수 (GHz)
- \(h_m\): UE의 높이(m)
| 주파수 대역 | 모델 | 경로 손실 한계 | 최대 커버리지 |
| 800 MHz | Okumura-Hata | 143 dB | 2.67km |
| 1.8 GHz | COST 231-Hata | 143 dB | 1.09km |
| 3.5 GHz | UMi(NLOS) | 143 dB | 745.4 m |
References:
- TR 45.820(Okumura-Hata)
- TR 36.942(COST 231-Hata)
- TR 38.901(UMi)
BS Power Consumption 모델
기지국 전력 소모 모델
BS의 전력 소모는 기본 전력 \(P>0\)에서 시작하며, downlink 송신 전력 \(P_t\)에 따라 선형적으로 증가한다.
총 전력 소비 모델
\[P = P_o + \vartriangle P \times P_t\]- \(P_0\): 기본 전력 소비 (712W)
- \(\vartriangle P\): 전력 증폭 효율 (14.5)
- \(P_t\): 전송 전력
전송 전력 - \(P_t\)
\[P_{t,k} = \begin{cases} \frac{\Gamma N_0 W}{-D \ln(1 - \epsilon)} \times \frac{2^{\frac{K b}{W}} - 1}{K} \times \left( \frac{r_k}{r_0} \right)^{\alpha}, & \text{if } r_k \geq r_0, \\[10pt] \frac{\Gamma N_0 W}{-D \ln(1 - \epsilon)} \times \frac{2^{\frac{K b}{W}} - 1}{K}, & \text{otherwise}. \end{cases}\]- \(r_k\): \(k\)번째 UE와 MBS 간의 거리
- \(r_o\): 기준 거리 (1m)
- \(\alpha\): path-loss exponent(도시 환경이므로 2.5)
- \(K\): 전체 UE 수
- \(b\): 요구되는 데이터 전송률
- \(W\): 시스템 대역폭
References: [IEEE]Green 5G Heterogeneous Networks through Dynamic Small-Cell Operation
트래픽 예측 모델
Statistical
- Prophet
- ARIMA
Machine Learning
- Random Forest
- SVR
Deep Learning
- LSTM
- GRU
데이터 오프로딩 알고리즘
Game Theory: Stackelberg Game
Stackelberg 게임은 cell들간의 계층적 관계를 효과적으로 모델링할 수 있기 때문에 선택하였음
- Off 하는 셀은 off-loading 전략을 먼저 결정하고, off-loading을 받는 셀은 이를 기반으로 수용량을 결정함
- Stackelberg game의
Backward Induction을 통해 안정적인 균형 해를 찾을 수 있음
