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DANCE : Small AP On/Off Algorithms in Ultra Dense Wireless Network

DANCE : 초고밀도 통신망에서의 소형기지국 온-오프 알고리즘

  • 이길수 (서강대학교 전자공학과 융합통신망 연구실) ;
  • 김홍석 (서강대학교 전자공학과 융합통신망 연구실) ;
  • 김영태 (LG전자 차세대통신 연구소) ;
  • 김병훈 (LG전자 차세대통신 연구소)
  • Received : 2013.10.06
  • Accepted : 2013.12.26
  • Published : 2013.12.31

Abstract

Deploying small cells is a reliable and influential solution to handle the skyrocketing traffic increase in the cellular network, and the small cell technology is evolving to ultra-dense network (UDN). In this paper we propose a small cell on/off algorithm with a simple but essential framework composed of access point (AP), user equipment (UE), and small cell controller (SCC). We propose Device-Assisted Networking for Cellular grEening (DANCE) algorithms that save the energy consumption by tying to minimize the number of turned-on APs while maintaining the network throughput. In doing so, SCC firstly gathers the feedback messages from UEs and then makes a decision including a set of turned-on APs and user association. DANCE algorithm has several variations depending on the number of bits of the UE's feedback message (1 bit vs. N bit), and is divided into AP-first, UE-first, or Proximity ON according to the criteria of selecting the turned-on APs. We perform extensive simulations under the realistic UDN environment, and the results confirm that the proposed algorithms, compared to the baseline, can significantly enhance the energy efficiency, e.g., more than a factor of 10.

급증하는 데이터 트래픽을 셀룰러 망에서 처리하기 위한 대안으로 스몰셀이 관심을 받고 있다. 나아가, 스몰셀의 배치밀도는 점차 높아지고 있어 Ultra Dense Network (UDN) 환경이 도래할 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 UDN환경에서 소형기지국의 온/오프를 제어하기 위한 방법을 연구한다. 본 논문에서는 소형 Access Point(AP), user equipment (UE), Small Cell Controller (SCC)로 구성된 프레임워크를 제안하고 이를 기반으로 켜져 있는 기지국 수는 최소화 하며, 네트워크 쓰루풋을 유지시키기 위한 소형기지국 온/오프 방법으로 UE와 같은 사용자 디바이스가 SCC로 피드백하는 채널정보를 활용하는 DANCE 알고리즘을 제안한다. DANCE 알고리즘은 피드백이 1-bit인 경우와 N-bit인 경우, 그리고 활성화시키는 소형AP를 선택하는 기준에 따른 AP-first, UE-first, Proximity ON 등으로 세분화할 수 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 UE의 수와 네트워크의 쓰루풋, 에너지 효율의 관계를 분석한 후, DANCE 알고리즘을 통해 에너지 효율을 높일 수 있음을 보인다.

Keywords

References

  1. Cisco Visual Networking Index, "Global mobile data traffic forecast update, 2012-2017," Cisco White Paper, May, 2013.
  2. J. G. Andrews, H. Claussen, M. Dohler, S. Rangan, and M. C. Reed, "Femtocells: past, present, and future," IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 30, no. 3, pp. 497-508, Mar. 2012. https://doi.org/10.1109/JSAC.2012.120401
  3. Qualcomm, Rising to Meet the 1000x Mobile Data Challenge(2013), Retrieved Sep., 20, 2013, from http://www.qualcomm.com/media/documents/rising-meet-1000x-mobile-data-challenge.
  4. G. He, S. Zhang, Y. Chen, and S. Xu, "Architecture design and performance evaluation for future green small cell wireless networks," in Proc. 2013 IEEE Int. Conf. Commun. (ICC 2013), pp. 1198-1202, Budapest, Hungary, June 2013.
  5. X. Gelabert, P. Legg, and C. Qvarfordt, "Small cell densification requirements in high capacity future cellular networks," in Proc. 2013 IEEE Int. Conf. Commun. (ICC 2013), pp. 1132-1136, Budapest, Hungary, June 2013.
  6. I. Ashraf, F. Boccardi, and L. Ho. "Sleep mode techniques for small cell deployments," IEEE Commun. Mag., vol. 49, no. 8, pp. 72-79, Aug. 2011. https://doi.org/10.1109/MCOM.2011.5978418
  7. W. Vereecken, M. Deruyck, D. Colle, W. Joseph, M. Pickavet, L. Martens, and P. Demeester, "Evaluation of the potential for energy saving in macrocell and femtocell networks using a heuristic introducing sleep modes in base stations," EURASIP J. Wireless Commun. Networking, vol. 2012, no. 170, pp. 1-14, May 2012. https://doi.org/10.1186/1687-1499-2012-1

Cited by

  1. An Efficient Energy Saving Scheme for Base Stations in 5G Networks with Separated Data and Control Planes Using Particle Swarm Optimization vol.10, pp.9, 2017, https://doi.org/10.3390/en10091417
  2. Modeling and Performance Evaluation of a Context Information-Based Optimized Handover Scheme in 5G Networks vol.19, pp.7, 2017, https://doi.org/10.3390/e19070329