6. Optimisation de la capacité et de la consommation d’énergie des réseaux cellulaires
6.4. Étude de la capacité et la consommation d’énergie des réseaux hétérogènes
Type de lien Modélisation du Pathloss à 2 GHz (R in Km)
eNB vers UE P LLOS(R) = 103.4 + 24.2log10(R)
P LN LOS(R) = 131.1 + 42.8log10(R)
Case 1 : P rob(R) = min(0.018/R, 1) ∗ (1 − exp(−R/0.063)) +exp(−R/0.063)
Case 3 : (Rural) : P rob(R) = exp(−(R − 0.01)/1.0)
eNB vers RN P LLOS(R) = 100.7 + 23.5log10(R)
P LN LOS(R) = 125.2 + 36.3log10(R)
Case 1 : P rob(R) = min(0.018/R, 1) ∗ (1 − exp(−R/0.072)) +exp(−R/0.072)
Case3 (Rural) : P rob(R) = exp(−(R − 0.01)/1.15)
RN vers UE P LLOS(R) = 103.8 + 20.9log10(R)
P LN LOS(R) = 145.4 + 37.5log10(R)
Case 1 : P rob(R) = 0.5 − min(0.5, 5exp(−0.156/R)) +min(0.5, 5exp(−R/0.03))
Case3 (Rural) : P rob(R) = 0.5 − min(0.5, 3exp(−0.3/R)) +min(0.5, 3exp(−R/0.095))
Impact des RNs sur le SNR
La figure 6.6 présente le SNR dans chaque point de la surface d’une macro cellule. Le SNR prend en compte les gains des antennes et le modèle d’affaiblissement que nous avons présentés précédemment. La Figure 6.6(a) illustre les résultats dans le cas où seulement une station eNB est déployée dans un milieu rural. La Figure 6.6(b) illustre un deuxième scénario où trois RNs sont ajoutés à la frontière du secteur de macro-cellule : le SNR le plus fort entre la station eNB et les RNs est calculé. Le SNR est une bonne métrique pour attacher les UEs aux stations de base qui offrent la meilleure qualité du signal : en pratique, un UE scrute le canal et mesure le signal reçu par chaque station de base, ensuite il s’attache à la station qui offre le signal le plus fort. Ces figures montrent que l’ajout des RNs permet d’améliorer le SNR, en particulier dans la zone de leur déploiement. Ceci permet d’améliorer la qualité de service, en particulier le débit offert aux utilisateurs (voir Section 6.4.1).
6.4. Étude de la capacité et la consommation d’énergie des réseaux
hétérogènes.
Nous considérons un réseau cellulaire hétérogène, déployé dans un milieu rural, composé de [1, 3] macro cellules tri-sectorielles séparées avec une distance inter-site (ISD) de 1732 mètres. Un ensemble de 10 RNs est déployé, dans chaque secteur, dans les endroits qui sont caractérisés par un SNR faible. Pour étudier le cas du réseau hétérogène multi-saut, les RNs sont positionnés selon deux cercles autour de l’eNB, de rayon 0.4 ∗ ISD et 0.66 ∗ ISD [BS11]. Dans chaque cellule macro, 30 UEs sont aléatoirement distribués selon une distribution uniforme. Un exemple de déploiement de sept macro cellules est illustré par la Figure 6.7. Les paramètres de consommation énergétique de chaque type de nœud (eNB, RN et UE) sont présentés dans la Section 6.3.1. Nous supposons que chaque UE peut transmettre et recevoir de trafic (en sens montant et descendant). Le tableau
6.4 Étude de la capacité et la consommation d’énergie des réseaux hétérogènes.
(a)SNR d’un seul eNB. (b)SNR de eNB avec trois RNs
Figure 6.6.: Illustration de SNR dans un secteur d’une cellule macro dans un milieu rural.
6.3 résume les principaux paramètres tirés du scénario 3GPP LTE case 3. Dans cette section, la consommation énergétique est exprimée soit en J/bit soit en J/bit/s : combien de joules coutent le réseau pour servir 1bit ou 1bit/s ? Ceci nous permet d’étudier l’efficacité énergétique des réseaux hétérogènes.
Table 6.3.: Les paramètres de simulations [3GP09a]
Paramètres Valeurs
Fréquence/largeur de bande 2GHz/10MHz
Largeur d’un PRB 180KHz
Densité spectrale de bruit -174 dBm/Hz
Facteur de bruit 9dB(UE)/5dB(RN)
Nombre de RNs 10/secteur (rural)
Distribution des UEs Distribution uniforme
ISD (inter-site distance) 1732 m (rural)
Modèle de Pathloss voir Tab. 6.2, case 3 rural
Gain d’antenne eNB : A(θ) = − min[12(θ3dBθ )2, Am] Am= 20dB, θ3dB = 70° ; gain = 14dBi
RN : Omnidirectionnelle ; gain = 5dBi
Puissance maximale eNB :46dBmRN :30dBm
UE :23dBm
6.4 Étude de la capacité et la consommation d’énergie des réseaux hétérogènes. -1 0 1 2 3 4 5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 eNB UE Relay
Figure 6.7.: Exemple de déploiement d’un réseau hétérogène : les UEs sont répartis aléatoirement dans chaque macro-cellule.
pour servir les UEs. Dans le deuxième, 10 RNs sont ajoutés par secteur pour relayer le trafic entre les UEs et l’eNB. Nous calculons la capacité du réseau maximale et la consommation d’énergie minimale pour fournir 1 Mbit/s de cette capacité en fonction de la puissance de transmission maximale par PRB d’eNB (Pmax/P RB(eN B)). La Figure 6.8(a) présente la capacité maximale, alors que la Figure 6.8(b) présente la consommation d’énergie en J/Mbit/s.5. Ces résultats sont calculés pour une seule cellule macro.
La Figure 6.8(a) montre que la capacité maximale augmente en fonction de la puissance de transmission maximale allouée à un PRB. Ceci est expliqué par le fait que l’augmentation de la puissance de transmission améliore la qualité du lien (SNR), ce qui permet de transmettre avec des taux de transmission plus importants. La Figure illustre aussi un gain important dû au déploiement de RNs. En effet, la distance entre les UEs et le RN auxquels ils sont attachés est plus petite que la distance avec le eNB. Ceci permet, tout d’abord, d’améliorer le gain du canal (réduire le pathloss) et, d’autre part, d’augmenter la réutilisation spatiale qui permet à plusieurs transmissions (en particulier entre les UEs et les RNs) de partager la même ressource radio dans la même cellule. Tous ces facteurs ont pour résultat une augmentation de la capacité du réseau.
Pour chaque valeur de Pmax/P RB(eN B), la consommation d’énergie minimale pour fournir 1Mb/s de la capacité maximale est illustrée par la Figure 6.8(b). La Figure montre une augmentation quasi-linéaire de la consommation d’énergie en fonction de la puissance de transmission qui s’explique par le modèle linéaire de la consommation énergétique que nous avons utilisé. Cette figure montre aussi un gain énergétique lorsque la puissance de transmission d’eNB est importante. Nous rappelons que cette puissance, utilisée par l’eNB, est nécessaire pour fournir une capacité importante. Ce qui est intéressant, c’est que les RNs offrent cette capacité, mais avec un coût énergétique plus faible. En effet, un RN consomme beaucoup moins qu’un eNB. Ainsi, vu que la consommation de l’eNB augmente linéairement avec la puissance de transmission, l’activation de RN et la réduction de la puissance de transmission d’eNB offrent une efficacité énergétique importante. Lorsque la puissance de transmission est faible, le scénario avec l’utilisation des RNs consomme le plus à cause des coûts fixes consommés par les RNs, P0(RN ), qui deviennent plus cher en énergie que le gain obtenu par la réduction de la puissance de transmission d’eNB. Ceci est confirmé par la courbe "Avec RN P0(RN ) = 0", qui présente la consommation d’énergie en supposant que P0(RN ) = 0. Cette figure montre un gain d’énergie important pour toutes les valeurs de Pmax/P RB(eN B). Un défi important est donc de réduire le coût fixe des RNs, soit par l’optimisation des composantes électroniques, soit par la mise en œuvre d’un nouveau mode d’endormissement des RNs comme proposé dans
6.4 Étude de la capacité et la consommation d’énergie des réseaux hétérogènes.
[FMM+11, BALV12]. Nous proposons, dans la prochaine section, deux algorithmes calculant un ordonnancement des RNs et leur mise en veille partielle selon deux stratégies différentes.
(a)Gain en capacité. (b)Gain énergétique
Figure 6.8.: Illustration du gain énergétique et en capacité suite au déploiement des RNs.
6.4.2. Étude de compromis énergie-capacité des réseaux cellulaires hétérogènes Les résultats des Figures 6.8(a) et 6.8(b) montrent implicitement l’existence d’un compromis entre la capacité et la consommation énergétique. La Figure 6.9 illustre explicitement ce compromis dans le cas d’un réseau cellulaire hétérogène. La figure montre un compromis important qui est le résultat de l’utilisation de plusieurs MCS, du contrôle de puissance et de la réutilisation spatiale : la capacité maximale est augmentée presque cinq fois avec une augmentation du coût énergétique par bit de deux fois. Pour plus de détails sur le calcul de compromis et ces facteurs déterminants, nous invitons le lecteur de voir la Section 5.2.2 et 5.5.1.
6.5 Optimisation de la consommation d’énergie : Ordonnancement et endormissement