기존의 매크로 셀룰러 망 환경은 공간 재사용의 한계로 인해 최근 급증하는 데이터 트래픽을 제대로 지원할 수 없게 되었다. 이 문제를 극복하기 위해 매크로 셀룰러 망위에 스몰 셀이 설치되어 적극적인 공간 재사용이 가능한 이종 셀룰러 망이 등장하게 되었다. 하지만, 매크로 셀과 스몰 셀 사이의 전송전력 차이로 인해 매크로 셀에 집중된 부하를 스몰 셀로 충분히 분산 시킬 수 없었다. 따라서, 프레임의 일정구간에서 매크로 셀의 전송전력을 차단하는 almost blank subframe (ABS) 와 스몰 셀 커버리지를 확장하여 사용자 부하를 스몰 셀로 강제 분산시키는 cell range expansion을 결합한 enhanced inter-cell interference coordination (eICIC) 기법이 제안되었다. 그러나, 이러한 eICIC 기법만으로는 효과적인 부하 분산을 달성하기 어렵다. 본 논문에서는 eICIC 기법이 적용된 이종 셀룰러 망 환경에서 비례공정을 향상시키는 부하 분산 기법을 제안한다. 구체적으로 제안된 기법은 탐욕 알고리즘 기반의 사용자의 소속 기지국 전환과 ABS 구간비율 갱신을 재귀적으로 결합하여 부하 분산을 실행한다.
Recently, heterogeneous networks consisting of small-cells on top of traditional macro-cellular network has attracted much attention, because traditional macro-cellular network is not suitable to support more demanding mobile data traffic due to its limitation of spatial reuse. However, due to the transmit power difference between macro- and small-cells, most users are associated with macro-cells rather than small-cells. To solve this problem, enhanced inter-cell interference coordination (eICIC) has been introduced. Particularly, in eICIC, the small-cell coverage is forcibly expanded to associate more users with small-cells. Then, to avoid cross-tier interference from macro-cells, these users are allowed to receive the data during almost blank subframe (ABS) in which macro-cells almost remain silent. However, this approach is not sufficient to balance the load between macro- and small-cells because it only expands the small-cell coverage. In this paper, we propose a load balance scheme improving proportional fairness for heterogeneous networks employing eICIC. In particular, the proposed scheme combines the greedy-based user association and the ABS rate determination in a recursive manner to perform the load balance.
