Positioning Error Impact Compensation through Data-Driven Optimization in User-Centric Networks

📄 arXiv: 2402.15795v1 📥 PDF

作者: Waseem Raza, Fahd Ahmed Khan, Muhammad Umar Bin Farooq, Sabit Ekin, Ali Imran

分类: eess.SY

发布日期: 2024-02-24

💡 一句话要点

提出数据驱动优化框架以补偿用户中心网络中的定位误差

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 用户中心网络 定位误差 数据驱动优化 机器学习 超密集网络 性能提升 能量效率 面积谱效率

📋 核心要点

  1. 现有方法在定位用户设备和基站时存在误差，导致服务区半径的确定不准确，从而影响网络性能。
  2. 本文提出的数据驱动优化与误差补偿框架，通过机器学习模型评估定位误差的影响，优化服务区半径等关键参数。
  3. 实验结果表明，DD-OEC框架相比基线方案在网络性能上提升了23%，显著改善了面积谱效率和能量效率。

📝 摘要（中文）

用户中心超密集网络（UCUDN）的性能依赖于服务区半径（Szone），该参数在网络的面积谱效率（ASE）和能量效率（EE）之间进行平衡。准确确定Szone半径需要用户设备（UE）和基站（DBS）的精确位置。即使是微小的定位误差也会导致Szone半径和UE-DBS配对的错误，从而降低通信质量。为此，本文提出了一种数据驱动优化与误差补偿（DD-OEC）框架，利用机器学习模型评估残余误差的影响，并调整优化结果，以输出改善网络ASE和EE的Szone半径、发射功率和DBS密度。与不考虑残余误差的基线方案相比，DD-OEC框架在性能上提升了23%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决用户中心超密集网络中，由于用户设备和基站定位误差导致的服务区半径不准确问题。现有方法未能有效考虑这些定位误差，导致网络性能下降。

核心思路：提出的数据驱动优化与误差补偿框架（DD-OEC）通过引入机器学习模型，评估和补偿残余定位误差，从而优化服务区半径、发射功率和基站密度，提升网络的面积谱效率和能量效率。

技术框架：DD-OEC框架主要包括数据收集、误差评估、优化调整和性能评估四个模块。首先收集用户和基站的位置信息，然后通过机器学习模型评估定位误差，接着进行优化调整，最后评估优化后的网络性能。

关键创新：最重要的创新在于引入了机器学习模型来动态评估和补偿定位误差，这一方法与传统静态优化方法有本质区别，能够更灵活地适应网络环境变化。

关键设计：在框架中，关键参数包括服务区半径、发射功率和基站密度的优化目标，损失函数设计为综合考虑误差影响的多目标函数，网络结构采用深度学习模型以提高误差评估的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，DD-OEC框架在网络性能上相比基线方案提升了23%，有效改善了面积谱效率和能量效率。这一显著提升证明了引入机器学习模型进行误差补偿的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能城市、5G网络部署和物联网（IoT）系统等。通过优化用户设备与基站的配对，能够显著提升网络的整体性能，满足日益增长的用户需求，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The performance of user-centric ultra-dense networks (UCUDNs) hinges on the Service zone (Szone) radius, which is an elastic parameter that balances the area spectral efficiency (ASE) and energy efficiency (EE) of the network. Accurately determining the Szone radius requires the precise location of the user equipment (UE) and data base stations (DBSs). Even a slight error in reported positions of DBSs or UE will lead to an incorrect determination of Szone radius and UE-DBS pairing, leading to degradation of the UE-DBS communication link. To compensate for the positioning error impact and improve the ASE and EE of the UCUDN, this work proposes a data-driven optimization and error compensation (DD-OEC) framework. The framework comprises an additional machine learning model that assesses the impact of residual errors and regulates the erroneous datadriven optimization to output Szone radius, transmit power, and DBS density values which improve network ASE and EE. The performance of the framework is compared to a baseline scheme, which does not employ the residual, and results demonstrate that the DD-OEC framework outperforms the baseline, achieving up to a 23% improvement in performance.