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B. Krasniqi:
"Partial Frequency Reuse for Long Term Evolution";
Supervisor, Reviewer: C. Mecklenbräuker, E. G. Ström; E389, 2011; oral examination: 12-20-2011.

In this thesis, I propose, develop, and analyze novel optimization techniques which solve resource allocation problems in partial frequency reuse (PFR) networks. In long term evolution (LTE), multiple access in the downlink is established by Orthogonal Fequency
Division Multiple Access (OFDMA). As a consequence, the cell edge users suffer from strong inter cell interference (ICI). This effect becomes even more severe, due to the low signal power which the cell edge users receive from the base station. Therefore, in
this work, we have formulated algorithms that mitigate the ICI by optimizing the Radio Resource Allocation (RRA).
An efficient use of radio resources (bandwidth and transmit power) is indispensable, since they are expensive and limited by spectrum licenses. For Inter Cell Interference (ICI) reduction, we define Partial Frequency Reuse (PFR) such that frequency reuse-1 is allocated to center-cell users and frequency reuse-3 is allocated to cell-edge users. Near the cell edges, the Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) sub-carriers are allocated such that the users within do not use the same frequencies simultaneously
(frequency reuse-3). We note that some bandwidth remains unused if the users spatial distribution is inhomogeneous in the cell. In this case, such a PFR scheme does not lead to an efficient utilization of radio resources. To mitigate this apparent inefficiency, I propose a novel bandwidth re-allocation scheme by maximizing the cell capacity density (i.e. achievable data rate per bandwidth per unit area). The proposed scheme re-allocates bandwidth from the cell edge to the center of the cell. The cell capacity density is a metric that represents the expected capacity per unit area for a randomly positioned user (uniformly distributed) in the cell. The network operators are interested in the achievable transmission rate per user. Therefore, we formulate the optimization problem as a maximization of the sum-rate under power and bandwidth constraints. We proved that this sum-rate maximization problem becomes convex for a fixed PFR bandwidth allocation scheme under a suitable additional power equality constraint. Using the Lagrangian, the analytical solutions are derived for the optimal power allocation, in a manner which is closely related to water-filling. Furthermore, we formulated two specific problems for the joint optimization of power and bandwidth allocation as convex geometric programs, i.e. the maximization of the minimum rate and the sum-power minimization, respectively.
In PFR, a fundamental issue is to classify the users to the cell edge and center-cell regions. Two user classification schemes are investigated in this thesis in detail: The first classification scheme is based on the distance between the user and its serving base
station. The second classification scheme is based on the users Large-Scale Path-Loss Attenuation (LSPLA). Compared to the first classification scheme, the LSPLA scheme is proved to enhance the achievable user-rates. We have shown that the LSPLA classification
scheme is successfully applicable to all discussed problems. Finally, we conclude that the LSPLA scheme allows us to formulate spectrally efficient RRA algorithms in a form which can be implemented with fairly low numerical complexity.

In dieser Arbeit präsentiere ich die Entwicklung und Analyse neuer Optimierungstechniken, mit deren Hilfe das Problem der Aufteilung begrenzter Betriebsmittel in zellulären Kommunikationsnetzen mit teilweiser Frequenz-Wiederverwendung (engl. partial frequency
reuse (PFR)) gelöst werden kann. Gemäß dem Mobilfunkstandard der vierten Generation (4G), bekannt unter dem Akronym LTE (long term evolution), wird der Vielfachzugriff auf den Funkkanal in der Abwärtsstrecke durch das Verfahren des orthogonalen Frequenzmultiplexzugriffs (engl. orthogonal frequency division multiple (OFDM) access (OFDMA)) realisiert. Dies hat zur Folge, dass die Empfangsqualität in den Geräten der Netzteilnehmer nahe der Zellgrenzen stark durch die von den Nachbarzellen verursachten Interferenezen (engl. inter cell interference (ICI)) beeinträchtigt wird. Aus dieser Motivation heraus formulieren wir in dieser Arbeit Algorithmen zur Optimierung der Funkbetriebsmittelzuweisung (engl. radio resource allocation (RRA)), die es erlauben den negativen
Einfluss durch ICI wesentlich zu reduzieren.
Spektrumslizenzen und Energiekosten machen die effiziente Nutzung der Betriebsmittel (spektrale Bandbreite und Sendeleistung) in drahtlosen Kommunikationsnetzen unabdingbar. Mit dem Ziel der Reduktion von ICI definieren wir PFR so, dass den Netzteilnehmern in den Kerngebieten aller Zellen die gleichen Frequenzb¨ander zur Verf¨ugung stehen. In
den Bereichen nahe der Zellgrenzen werden die zuweisbaren OFDM Teilträger hingegen so eingeschränkt, dass Netzteilnehmer benachbarter Zellen unter keinen Umständen die gleichen Frequenzen benützen können. Die in den Kerngebieten genutzte Frequenzaufteilungsstrategie wird in der Literatur häufig mit frequency reuse-1 (deu. Frequenz Wiederverwendung-1) bezeichnet, jene für die Bereiche nahe der Zellgrenzen mit frequency reuse-3 (deu. Frequenz Wiederverwendung-3). An dieser Stelle sei darauf hingewiesen,
dass die hier gewählte PFR Methode keine optimale Nutzung der spektralen Ressourcen erlaubt, wenn die räumliche Verteilung der Netzteilnehmer in den Zellen ungleichmäßig ist. Um dieser offensichtlichen Ineffizienz zu begegnen, führe ich ein neues Verfahren ein, das es in jeder Zelle erlaubt Teilbänder je nach Bedarf entweder dem Kerngebiet oder dem grenznahen Bereich zuzuordnen. Auf diese Weise kann die Dichte der Zellkapazität,
die ein flächenbezogenes Maß für die erwartete Kapazität eines im gesamten Zellgebiet gleichermaßen wahrscheinlich positionierten Netzteilnehmers ist, maximiert werden. Die Netzbetreiber sind an der erzielbaren Übertragungsrate pro Netzteilnehmer interessiert. Aus diesem Grund entwickeln wir die hier präsentierten Verfahren durch die Formulierung
von Optimierungsproblemen, die die Gesamtübertragungsrate aller Netzteilnehmer maximieren und zusätzlich erlauben die Begrenztheit von Bandbreite und Sendeleistung in Form von Nebenbedingungen zu berücksichtigen. Für PFR mit fixer Bandbreitenzuweisung und unter der Annahme gleicher Gesamtsendeleisung aller Zellen, konnten wir zeigen,
dass das entsprechende Optimierungsproblem konvex ist. Mit Hilfe der Lagrangefunktion gelingt es uns, für dieses Problem eine geschlossene Lösung anzugeben, die der Methode des Water-Filling ähnelt und eine optimale Leistungsaufteilung garantiert. Darüber hinaus formulieren wir das Problem der gemeinsamen Optimierung von Sendeleistung und Bandbreitenzuweisung für zwei spezielle Fälle. Im einen Fall wird die minimale Übertragungsrate maximiert, im anderen Fall wird die Gesamtsendeleistung minimiert. Beide Varianten lassen sich in Optimierungsprobleme der bekannten Form eines konvexen geometrischen Programms überführen.
Um PFR einsetzen zu können müssen in jeder Zelle alle Netzteilnehmer einer von zwei disjunkten Gruppen zugeordnet werden - dies ist einerseits die Gruppe der Netzteilnehmer im Kerngebiet der Zelle, und andererseits die Gruppe der Netzteilnehmer nahe der Zellgrenze. In dieser Arbeit untersuchen wir zwei Methoden um die Netzteilnehmer
zu klassifizieren. Das erste Verfahren nimmt die Zuordnung der Nutzer basierend auf deren geschätzter Distanz zur Basisstation vor. Das zweite Verfahren verwendet statt der Distanz die großräumige Streckendämpfung (engl. large-scale path-loss attenuation (LSPLA)). Der Vergleich beider Verfahren zeigt, dass das zweite Verfahren zu
höheren erzielbaren Übertragungsraten führt. Außerdem zeigen wir, dass die LSPLA basierte Klassifizierungsmethode in allen betrachteten Problemfällen eingesetzt werden kann. Wir kommen zu dem Schluss, dass es diese Klassifizierungsmethode ermöglicht spektral effiziente RRA Algorithmen anzugeben, die sich mit verhältnismäßig geringer numerischer Komplexität implementieren lassen.

Radio Resource Management, Radio Resource Allocation, Convex Optimization

http://publik.tuwien.ac.at/files/PubDat_203678.pdf