Yeni nesil aşırı yoğun heterojen haberleşme ağlarında stokastik geometri modelleri ile baz istasyonları yerleşimi

Abstract

Yüksek veri oranlı ağ servisleri ve erişimin her yerde olma ihtiyacının artması ile 5G haberleşme ağı yapısına yönelik çalışmalar önem kazanmıştır. Baz istasyonlarının yoğunlaştırılması ile meydana gelen aşırı yoğun heterojen heberleşme ağ yapıları, telsiz ağ kapasite ihtiyacının karşılanması için yeni nesil 5G teknolojisinin gelecek vaadeden yöntemlerinden birisidir. Ancak baz istasyonlarının aşırı yoğun dağılımı sonucunda oldukça yüksek güç ve enerji tüketimi ile birlikte kullanıcıların maruz kaldığı şiddetli girişim sorunları meydana gelmektedir.Büyük ölçüdeki ağ enerji tüketimini karşılamak adına aşırı yoğun heterojen haberleşme ağlarında baz istasyonu yerleşim teknikleri uygun bir çözüm yöntemi olarak düşünülmektedir ve bu alanda birçok ağ planlama stratejileri dikkat çekmektedir. Optimal ağ planlaması, farklı baz istasyonu tipi içeren yeni nesil çok katmanlı heterojen haberleşme ağları için gereklidir. Ayrıca, ağ geometrisinin modellemesi, ağ yerleşimi ve analizinde önemli rol oynamaktadır.Son yıllarda, stokastik geometri modelleri, heterojen ağlarda baz istasyonlarının yerleşimi için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu modellerden biri olan bağımsız Poisson Nokta Süreci (Poisson Point Process, PPP) ağın modellenmesi ve performans analizi için yaygın olarak kullanılmıştır. Sebebi ise PPP'nin modellemede benzetim aşamasında kolaylık sağlaması ve ağ performans metriklerinin eldesinde çözümlenebilir olmasıdır. Buna rağmen PPP modeli, baz istasyonu dağılımı için pratik bir çözüm değildir. Çünkü gerçek hayatta makro baz istasyonları (Macro Base Station, MBS) ve küçük baz istasyonlarını (Small Base Station, SBS) içeren çok katmanlı heterojen ağlarda baz istasyonları PPP modelindeki gibi katmanlar arası birbirinden bağımsız değildir. Bununla birlikte baz istasyonları arasındaki girişimin azaltılması adına PPP modelindeki yerleşimin aksine baz istasyonları birbirine çok yakın konumlanmamaktadır. Bu sebeple, bu çalışmada, MBS'leri ve piko baz istasyonlarını (Pico Base Station, PBS) içeren iki katmanlı bir heterojen haberleşme ağı için PPP yerine Sabit Çekirdekli Nokta Süreci (Hard-Core Point Process, HCPP) ve Poisson Delik Süreci (Poisson Hole Process, PHP) stokastik geometri modelleri önerilmiştir.MBS'ler arasındaki girişimi azaltmak ve PPP modelini iyileştirmek için PPP modelinden türetilen HCPP modelleri MBS'lere uygulanmıştır. Matérn sabit çekirdekli nokta süreci tip-I (Matérn Hard-Core Point Process Type-I, MHCPP-I), Matérn sabit çekirdekli nokta süreci tip-II (Matérn Hard-Core Point Process Type-II, MHCPP-II) ve basit sıralı engelleme süreci (Simple Sequential Inhibition, SSI) olmak üzere üç farklı HCPP modeli MBS'lere uygulanarak üç farklı senaryo karşılaştırılmıştır.MBS'lerin HCPP dağılımlarından sonra, MBS'lere PBS'lerden gelen girişimi azaltmak ve katmanlar arası bağlılığı sağlamak için ise PBS'ler PPP'den türetilen PHP modeline göre yerleştirilmiştir. Üstelik, PBS'lerin bu dağılımı ile ağ topolojisindeki boşluklar doldurularak ağ kapasitesinin ve PBS'lerin kapsama olasılığının arttırılması amaçlanmıştır.Ardından, stokastik geometri modellerine göre baz istasyonu dağılımından sonra her katman için minimum erişilebilir veri oranı ve tüm ağ için minimum erişilebilir veri hacmi performans ölçütleri elde edilmiştir. Bu ölçütler ile ağ enerji ve alan spektral verimliliği ifadeleri formülize edilmiştir. PPP modeline göre gerçek ağ topolojisine daha yakın ve iyileştirilmiş baz istasyonu dağılımı ile ağ enerji ve alan spektral verimliliğinin üst düzeye çıkarılabileceği Monte Carlo benzetimleri ile desteklenerek gösterilmiştir. Bununla birlikte HCPP ve PHP modelleri kullanılarak elde edilen yeni ağ topolojisinde, PPP modeli ile oluşturulan ağ modeline göre enerji ve alan spektral verimliliğinin arttığı gözlemlenmiştir.

Studies on structure of 5G communication network have been increased due to high data-rate network services and accelerating demand for access to everywhere. Ultra dense heterogeneous communication network structures resulting from the densification of base stations (BSs) is one of the promising methods of 5G technology to meet the wireless network capacity requirement. However, the overloaded distribution of BSs brings about some problems such as high power and energy consumptions and severe interference exposed by users.In order to meet the extreme network energy consumption, BS deployment techniques are considered as an appropriate solution method in ultra dense heterogeneous communication networks. Therefore, many network planning strategies in this area draw attention. Optimal network planning is considered as a necessary challenge for multi-tier heterogeneous communication networks with different BS types. In addition, modeling of network geometry plays an important role in network deployment and analysis.Irregular deployment of the BSs in heterogeneous networks (HetNet) renders widely-used hexagonal deployment model of limited utility. Grid models are highly idealized models which do not accurately capture the actual BS deployment. Therefore, stochastic geometry models have been commonly used for the deployment of BSs in the HetNet. Instead of hexagonal structure, Voronoi tessellation which is the stochastic geometry scheme model, is suitable for the irregular network topology and much closer to real network structure. The Voronoi tessellation helps by separating the network region into sub-regions (Voronoi cells), allowing them to study in areas such as spatial data processing and surface modeling.The stochastic geometry also allows the examination of the average behavior on many spatial occurrences of a network where network nodes adapt to a given probability distribution. In this way, different types of wireless networks can be modeled, characterized and their behavior can be interpreted. One of these stochastic geometry models, independent Poisson Point Process (PPP), is widely used to model and analyze performance of networks. The PPP can be used easily during simulation and the performance metrics are obtained in a tractable way. However, the PPP which is the point process with zero interaction between nodes is not a practical solution for the BS distribution. Because, the BSs in real-life network structures are not independent between inter-tiers compared with BSs deployed according to PPP model. Also, the BSs are located very close to the each other when PPP model is applied to them. To overcome this drawback, in this study, Hard Core Point Process (HCPP) and Poisson Hole Process (PHP) models of stochastic geometry are used instead of PPP model in the two-tier heterogeneous communication networks, including macro base stations (MBS) and pico base stations (PBS).To reduce interference among the MBSs and improve the PPP model, PPP-derived HCPP models are applied to MBSs. HCPP models are point process models where points are forbidden to be closer than a certain minimum distance. The distance is called hard-core distance that creates a repulsive effect among network nodes. The HCPP models, which are the types of Repulsive Point Processes (RPPs), provide more regular structures in comparision with PPP models. Three different HCPP models which are Matérn hardcore point process type I (MHCPP-I), Matérn hard-core point process type-II (MHCPP-II) and simple sequential inhibition (SSI) are applied to MBSs and three different scenarios are compared.The HCPP models provide the repulsive effect among BSs only in the same tier. There is no interdependence between tiers as PPP model. Therefore, PBSs where placed in the second tier can be so close to MBSs and this situation results high interference exposed by MBSs.To address this drawback, after the HCPP distributions of MBSs, the PBSs are deployed according to the PHP model to dicrease the interference from the PBS to the MBSs and to adjust the inter-tier dependency. Unlike HCPP model, the PHP model puts a ban on nodes where placed different tiers, not to be closer than a specific distance. This specific distance is calculated according to traffic load in the network, signal to interference-plus-noise-ratio (SINR) threshold, channel path loss factor and transmit power ratio of MBS to PBS. Also, thanks to this deployment of PBSs, the gaps in the network topology are filled. Therefore, the network capacity and the coverage probability of PBSs are increased.After the deployment of BS according to the stochastic geometry models, channel and power consumption models are set. Rayleigh channel fading is utilized as fast fading model. Interference models are formed for each of tiers to calculate SINR values. The point must be paid attention is taking into account both of tiers when interference formulation is composed.Then, minimum achievable data rate for each tier and minimum achievable throughput in the whole heterogeneous communication network are obtained as performance metrics by using derived coverage probability formulatlon. With these metrics, network energy efficiency and area spectral efficiency expressions are formulated.The generated system is tested with three different simulation scenarios. In the first scenario, both MBSs and PBSs are deployed according to PPP model. Also, the PPP model is applied to users. Then, with the help of performance metrics, effects of density of MBSs and PBSs on the energy efficiency and area spectral efficiency are examined. For the second scenario, three different HCPPs are implemented for MBSs while PBSs are distributed with respect to PHP model. Users are placed according to PPP model in the same way. To compare the first and the second scenario, another scenario is generated as third scenario.Compared to PPP, it has been shown that the stochastic geometry models (HCPP and PHP) used in this study are closer to the actual network topology and these models improve the deployment of the BS. Finally, the optimum values of BS density which maximize network energy efficiency have been obtained with the HCPP and PHP models. In addition, it is observed that the area spectral efficiency increases in proportion to the density of the BS. However, in the new network topology obtained using HCPP and PHP models, it is observed that results of energy efficiency and area spectral efficiency are much higher in comparision with the network model created according to PPP.