단일 홉 백홀 다중 셀 광대역 IBFD IAB 네트워크의 성능 분석

Основні поняття

본 연구는 확률 기하학을 활용하여 단일 홉 백홀 다중 셀 광대역 IBFD IAB 네트워크의 성능을 분석하였다. 실제 배치 요구사항을 반영하기 위해 유선 연결된 gNB를 Matérn 하드코어 포인트 프로세스로 모델링하였다. 또한 하이브리드 빔포밍, Nakagami-M 소 페이딩, 대수 정규 음영 효과 등을 고려하여 네트워크 성능 지표를 도출하였다. 수치 결과를 통해 IAB-노드와 gNB의 전력 편향 비율 및 하드코어 거리 조정을 통해 시스템 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

Анотація

본 연구는 확률 기하학을 활용하여 단일 홉 백홀 다중 셀 광대역 IBFD IAB 네트워크의 성능을 분석하였다. 주요 내용은 다음과 같다:

실제 배치 요구사항을 반영하기 위해 유선 연결된 gNB를 Matérn 하드코어 포인트 프로세스로 모델링하였다. 이를 통해 gNB 간 중첩이나 과도한 근접을 방지하고, 유선 연결 비용을 절감할 수 있다.

하이브리드 빔포밍, Nakagami-M 소 페이딩, 대수 정규 음영 효과 등을 고려하여 백홀 링크와 액세스 링크의 SINR, 용량, 평균 용량 등의 성능 지표를 도출하였다.

사이드로브 이득과 ADC 양자화 잡음을 고려하여 간섭과 잡음을 보다 정확하게 모델링하였다.

수치 결과를 통해 IAB-노드와 gNB의 전력 편향 비율 및 하드코어 거리 조정을 통해 시스템 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다. 또한 IBFD 방식이 HD 방식에 비해 용량 성능이 우수함을 확인하였다.

Статистика

백홀 링크의 원하는 신호 전력: Gb[k] ≈ PmNmT(NsR)2ehˆ0xmpZF(NmT, Nm)/(KN2mRαmxˆ0)
백홀 링크의 gNB 간 간섭 전력: Im,b[k] ≈ ΣPmNmT(NsR)2ehˆ0ωpBF(NmT, NsR, Nm)/(KNmRαmωˆ0)
백홀 링크의 IAB-노드 간 간섭 전력: Is,b[k] ≈ ΣΣPsNsT(NsR)2ehˆ0ˆωpBF(NsT, NsR, Ns)/(KNsRαs,iˆω0)
액세스 링크의 원하는 신호 전력: Ga[k] ≈ PmNmT(NuR)2eh0xmpZF(NmT, Nm)/(KN2mRαmxm0)
액세스 링크의 gNB 간 간섭 전력: Im,a[k] ≈ ΣPmNmT(NuR)2eh0ωpBF(NmT, NuR, Nm)/(KNmRαmω0)
액세스 링크의 IAB-노드 간 간섭 전력: Is,a[k] ≈ ΣΣPsNsT(NuR)2eh0ˆωpBF(NsT, NuR, Ns)/(KNsRαs,iˆω0)

Цитати

"단일 홉 백홀 다중 셀 광대역 IBFD IAB 네트워크의 성능을 확률 기하학을 활용하여 분석하였다."
"실제 배치 요구사항을 반영하기 위해 유선 연결된 gNB를 Matérn 하드코어 포인트 프로세스로 모델링하였다."
"하이브리드 빔포밍, Nakagami-M 소 페이딩, 대수 정규 음영 효과 등을 고려하여 네트워크 성능 지표를 도출하였다."

Ключові висновки, отримані з

Performance Analysis of In-Band-Full-Duplex Multi-Cell Wideband IAB Networks

by Junkai Zhang... о arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.04615.pdf

Глибші Запити

IBFD 방식의 성능 향상을 위해 어떤 추가적인 기술 개선이 필요할까?

IBFD 방식의 성능을 향상시키기 위해서는 주로 다음과 같은 기술 개선이 필요합니다:

자가 간섭 취소 기술 강화: IBFD 방식은 자가 간섭 문제를 해결해야 합니다. 따라서 안테나, 아날로그, 디지털 자가 간섭 취소 기술을 더욱 효과적으로 개선해야 합니다.
신호 처리 기술 개선: 더 나은 신호 처리 알고리즘과 방법을 도입하여 더욱 효율적인 데이터 전송을 실현할 수 있습니다.
주파수 및 대역폭 관리: 주파수 및 대역폭을 효율적으로 관리하여 더 많은 데이터를 전송하고 더 높은 대역폭을 활용할 수 있도록 개선해야 합니다.

Matérn 하드코어 포인트 프로세스 외에 다른 비 포아송 모델을 적용하면 어떤 성능 차이가 있을까?

Matérn 하드코어 포인트 프로세스는 포아송 포인트 프로세스와는 다르게 포인트들 사이에 일정한 거리를 유지하는 특징을 가지고 있습니다. 다른 비 포아송 모델을 적용할 경우에는 네트워크의 배치 및 구조에 따라 성능 차이가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 클러스터링된 포인트들을 사용하는 클러스터 포인트 프로세스를 적용하면 특정 지역에서 밀집된 네트워크를 형성할 수 있어서 특정 지역에서의 성능이 향상될 수 있습니다. 또한, 랜덤 방향성을 가진 포인트 프로세스를 사용하면 네트워크의 다양성이 증가하여 전체적인 성능이 향상될 수 있습니다.

본 연구에서 고려하지 않은 다중 홉 백홀 IAB 네트워크의 성능 분석은 어떻게 수행할 수 있을까?

본 연구에서 고려하지 않은 다중 홉 백홀 IAB 네트워크의 성능 분석을 수행하기 위해서는 다음과 같은 단계를 따를 수 있습니다:

네트워크 모델링: 다중 홉 백홀 IAB 네트워크의 구조를 모델링하고 각 요소들 간의 상호 작용을 정의합니다.
신호 간섭 분석: 다중 홉 구조에서의 신호 간섭을 분석하고 각 링크의 성능에 미치는 영향을 평가합니다.
용량 및 대역폭 분석: 다중 홉 구조에서의 용량과 대역폭을 분석하여 네트워크의 전체적인 성능을 평가합니다.
알고리즘 및 기술 개선: 분석 결과를 바탕으로 알고리즘 및 기술을 개선하여 다중 홉 백홀 IAB 네트워크의 성능을 향상시킬 수 있습니다.