Core Concepts
高高度プラットフォーム局を活用した6Gネットワークにおいて、スリープ中の小型基地局の正確な負荷データが得られないことが、効果的なセル切り替え戦略の実現を阻害している問題を解決するための手法を提案する。
Abstract
本研究は、高高度プラットフォーム局(HAPS)を備えた垂直ヘテロジニアスネットワーク(vHetNet)における、スリープ中の小型基地局(SBS)の負荷推定問題に取り組んでいる。従来の研究では、スリープ中のSBSの負荷を完全に把握できることを前提としていたが、実際にはこの情報が得られないため、理論的な最適化手法を実際に適用することが困難であった。
本研究では、3つの空間補間手法、すなわち、ランダム近傍選択、距離ベース選択、クラスタリングベース選択を提案し、それらの性能を実際のデータセットを用いて評価している。その結果、マルチレベルクラスタリング(MLC)アルゴリズムが最も優れた性能を示し、実際の消費電力と推定値の差が僅か0.8%であることが分かった。これにより、vHetNetにおける省エネルギー化に大きく貢献できることが示された。
本研究は、理論的な最適化手法を実際の運用に適用するための重要な障壁を取り除くことに成功しており、6Gネットワークの持続可能性向上に向けて大きな意義を持つ。
Stats
スリープ中のSBSの負荷を正確に推定できないことで、ネットワークの消費電力が最適化されない可能性がある。
スリープ中のSBSの負荷を過大評価すると、不要な電力消費が発生する可能性がある。
スリープ中のSBSの負荷を過小評価すると、ユーザーQoSの低下につながる可能性がある。
Quotes
"理論的な最適化手法を実際の運用に適用するための重要な障壁を取り除くことに成功している"
"vHetNetにおける省エネルギー化に大きく貢献できることが示された"