Optimum resource allocation for heterogeneous wireless OFDM networks

Liu, Chunhui; Mathar, Rudolf

doi:urn:nbn:de:hbz:82-opus-39690

Optimum resource allocation for heterogeneous wireless OFDM networks = Optimale Ressourcenallokation für heterogene drahtlose OFDM-Funknetze

Liu, Chunhui (Author)

2011 & 2012

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Chunhui Liu

ImpressumAachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University 2011

UmfangVI, 142 S. : graph. Darst.

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2011

Zsfassung in dt. und engl. Sprache. - Prüfungsjahr: 2011. - Publikationsjahr: 2012

Genehmigende Fakultät
Fak06

Hauptberichter/Gutachter
Mathar, Rudolf (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2011-10-11

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-39690
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/82739/files/3969.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl und Institut für Theoretische Informationstechnik (613410)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Ressourcenallokation (Genormte SW) ; Funknetz (Genormte SW) ; OFDM (Genormte SW) ; Ingenieurwissenschaften (frei) ; resource allocation (frei) ; wireless networks (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
In den aktuellen und zukünftigen Mobilfunkstandards ist OFDM (Orthogonal Frequency Divi-sion Multiplexing) dominant. In OFDM-Systemen werden vorrangig die Ressourcen-Unterträger und Übertragungsleistung eingestellt. Hierbei besteht die wesentliche Herausforderung darin, diese Ressourcen so effzient wie möglich auszuschöpfen, wobei gewisse Anforderungen an die Übertragung eingehalten werden müssen. Zukünftige zelluläre Netze werden voraussichtlich eine große Vielfalt an Diensten mit mannigfaltigen Qualitätsanforderungen aufweisen. Demzufolge werden in dieser Arbeit Ressourcenallokation im Downlink für Systeme mit einer und mehreren Basisstationen erforscht, wobei Echtzeit- und Nicht-Echtzeit-Anwendungen unterschieden werden und die Ressourcenallokation für eine Mischung dieser Dienste betrachtet wird. Zunächst wird mit Hilfe der Dualitätstheorie das duale Optimum der Ressourcenallokation für eine einzelne Basisstation bestimmt. Die Dualitätslücke zwischen den optimalen Lösungen für das duale und primale Problem weist in simulativen Auswertungen näherungsweise eine exponentielle Abschwächung in der Anzahl der Unterträger auf. Die bekannten Lösungen zur Bestimmung des dualen Optimums für realistische Anforderungen sind zu komplex, so dass Heuristiken zur Lösung des Problems vorgeschlagen werden. Aufgrund der geringen Dualitätslücke stellt die optimale Lösung des dualen Problems ein geeignetes Kriterium zur Bewertung von heuristischen Lösungen dar. Die vorgeschlagenen Heuristiken liegen gemäß simulativer Auswertungen nahe am dualen Optimum. Für Netze mit mehreren Basisstationen werden zwei unterschiedliche Szenarien betrachtet. Wenn die Signale der Basisstationen synchronisiert sind, kann jeder Nutzer von mehr als einer Station bedient werden. Anderenfalls kann jeder Nutzer nur exklusiv von einer Station bedient werden. Die vorangegangen Lösungen werden in geeigneter Weise auf dieses Szenario erweitert. Mit Hilfe von Simulationen kann gezeigt werden, dass auch in Netzen die optimale duale Lösung und die Lösung von den Heuristiken nahe beieinander liegen. Darüber hinaus wird eine neue Strategie, welche nicht auf dem Water-Filling-Prinzip beruht, vorgeschlagen. Hierbei wird jedem Nutzer auf seinen Unterträgern eine einheitliche Rate zugeordnet. Damit wird der Signalisierungsverkehr und folglich dessen Energieverbrauch deutlich reduziert, wohingegen der Energieverbrauch für die Datenübertragung moderat ansteigt. Auf Basis der einheitlichen Ratenzuweisung werden Heuristiken zur heterogenen Ressourcenallokation entworfen. Wenn der Signalisierungsverkehr in die Bewertung des Systems einfließt, erweist sich die vorgeschlagene Strategie überlegen gegenüber den auf dem Water-Filling-Prinzip basierenden Strategien, in denen die Ressourcenallokation regelmäßig aktualisiert wird. Abschließend werden noch zwei weitere Fragestellung zur Ressourcenallokation behandelt. Zum einen werden die Auswirkungen von nicht perfekter Kanalkenntnis untersucht. Hierzu wird ein Intervall hergeleitet, in dem die optimale Lösung unter diesen Bedingung liegen muss. Zum anderen sind die Übertragungsraten in praktischen Systemen aus einer systembedingten, diskreten Menge auszuwählen. Diese Menge hängt von den verfügbaren Kanalkodierungen und Modulationen ab. Eine nicht-iterative Methode zur optimalen Quantisierung der Raten aus der stetigen Water-Filling-Lösung wird vorgestellt.

The popularity of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) has been evident by the present and the next-generation broadband wireless standards. In OFDM systems, two principle transmission resources are provided, i.e., subcarriers and transmission power. The primal challenge for designing wireless networks is to use the transmission resources as efficiently as possible while satisfying requirements of data transmission. Future cellular networks are expected to provide a large variety of services with diverse quality-of-service requirements. Thus, this thesis investigates resource allocation for unicasting by a single or multiple Base Stations (BSs), where a mixture of real time and non-real time applications is considered, so called heterogeneous resource allocation. First, with duality theory a dual optimum of resource allocation is determined for unicasting by a single BS. Simulations demonstrate that the duality gap between the dual and primal optima decreases approximately exponentially in the number of subcarriers. Thus, the dual optimum is qualified to be a reference for evaluating heuristic solutions. To reduce the computational complexity, heuristic methods are then proposed. It is verified by simulations that the obtained suboptimal solutions are close to the dual optimum. Furthermore, two different scenarios are considered for unicasting by multiple BSs. If signals received from different BSs are synchronized, each user may be served by more than one BS. Otherwise, each user can be covered by only one BS. The dual optimal and heuristic solutions for single-cell heterogeneous resource allocation are extended to these multicell scenarios. Simulations show that the derived suboptimal solutions approach the dual optima. Moreover, a novel strategy of resource allocation is proposed, which differs from the water-filling strategy. We suggest that a rate is symmetrically allocated to subcarriers assigned to each user. In doing so, the signaling overhead is reduced and a better balance of energy consumption is achieved for signaling and data transmission. The asymptotic limits are deduced for the resulting instantaneous per-symbol performance loss. By using the simplicity of the proposed strategy, heuristic solutions are designed for heterogeneous resource allocation. With signaling overhead additionally considered, the proposed strategy achieves better energy efficiency than the water-filling solution, when the resource allocation scheme is frequently updated. Finally, we deal with two important practical issues on resource allocation. On one hand, channels are measured at receivers and then imperfect channel knowledge is fed back to the transmitter. An upper bound is deduced for resource allocation in the presence of imperfect channel knowledge. On the other hand, the transmission rate must be discrete because of a limited number of available coding and mapping schemes. A non-iterative method is proposed for optimally quantizing the output rates of a water-filling solution.

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