Heterogeneous networks (HetNets) have been widely accepted as a promising architecture to fulfill the ever-increasing demand for capacity expansion. However, the energy consumed by the dense underlay of the large number of micro base stations that is required to achieve capacity expansion, exacerbates the energy inefficiency of cellular networks. Hybrid energy sources, i.e., the grid and green energy sources, can be used to meet the HetNets excessive demand for energy. In such networks, traffic load balancing becomes crucial to balance the trade-off between green energy utilization and quality of service (QoS) provisioning. Leveraging software-defined radio access networks (SoftRAN) and considering inaccuracy of vital network measurements, we develop an autonomous, robust and resilient load balancing framework. The framework consists of two major modules. First, the $H_{\infty }$ regulator module, which guides the temporal utilization of green energy and distribution of network loads among base stations (BSs) in order to achieve long-term average QoS provisioning. Second, a user association module that optimizes user association and its corresponding traffic loads to minimize the network traffic latency while respecting loads proposed by the $H_{\infty }$ regulator. Extensive performance evaluations demonstrate the efficacy of the proposed framework in autonomously balancing the trade-off between green energy consumption and traffic latency. Furthermore, performance evaluations confirm the robustness of the proposed framework to estimation inaccuracy and its resilience to sudden changes in network parameters.

中文翻译：

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用于混合能源供应的基于 SoftRAN 的 HetNet 的稳健且有弹性的负载平衡框架

异构网络（HetNets）已被广泛接受为一种有前途的架构，可以满足不断增长的容量扩展需求。然而，实现扩容所需的大量微基站密集底层所消耗的能量，加剧了蜂窝网络的能源效率低下。混合能源，即电网和绿色能源，可以用来满足 HetNets 对能源的过度需求。在此类网络中，流量负载平衡对于平衡绿色能源利用和服务质量 (QoS) 供应之间的权衡变得至关重要。利用软件定义的无线电接入网络 (SoftRAN) 并考虑到重要网络测量的不准确性，我们开发了一个自主、稳健且有弹性的负载平衡框架。该框架由两个主要模块组成。首先，$H_{\infty }$ 调节器模块，它指导绿色能源的时间利用和基站 (BS) 之间的网络负载分配，以实现长期平均 QoS 供应。其次，用户关联模块优化用户关联及其相应的流量负载，以最大限度地减少网络流量延迟，同时尊重 $H_{\infty }$ 监管机构提出的负载。广泛的性能评估证明了所提出的框架在自主平衡绿色能源消耗和流量延迟之间的权衡方面的功效。此外，性能评估证实了所提出的框架对估计不准确性的鲁棒性及其对网络参数突然变化的适应能力。$H_{\infty }$ 调节器模块，指导绿色能源的时间利用和基站（BS）之间的网络负载分配，以实现长期平均 QoS 供应。其次，用户关联模块优化用户关联及其相应的流量负载，以最大限度地减少网络流量延迟，同时尊重 $H_{\infty }$ 监管机构提出的负载。广泛的性能评估证明了所提出的框架在自主平衡绿色能源消耗和流量延迟之间的权衡方面的功效。此外，性能评估证实了所提出的框架对估计不准确性的鲁棒性及其对网络参数突然变化的适应能力。$H_{\infty }$ 调节器模块，指导绿色能源的时间利用和基站（BS）之间的网络负载分配，以实现长期平均 QoS 供应。其次，用户关联模块优化用户关联及其相应的流量负载，以最大限度地减少网络流量延迟，同时尊重 $H_{\infty }$ 监管机构提出的负载。广泛的性能评估证明了所提出的框架在自主平衡绿色能源消耗和流量延迟之间的权衡方面的功效。此外，性能评估证实了所提出的框架对估计不准确性的鲁棒性及其对网络参数突然变化的适应能力。指导绿色能源的临时利用和基站（BS）之间的网络负载分配，以实现长期平均 QoS 供应。其次，用户关联模块优化用户关联及其相应的流量负载，以最大限度地减少网络流量延迟，同时尊重 $H_{\infty }$ 监管机构提出的负载。广泛的性能评估证明了所提出的框架在自主平衡绿色能源消耗和流量延迟之间的权衡方面的功效。此外，性能评估证实了所提出的框架对估计不准确性的鲁棒性及其对网络参数突然变化的适应能力。指导绿色能源的临时利用和基站（BS）之间的网络负载分配，以实现长期平均 QoS 供应。其次，用户关联模块优化用户关联及其相应的流量负载，以最大限度地减少网络流量延迟，同时尊重 $H_{\infty }$ 监管机构提出的负载。广泛的性能评估证明了所提出的框架在自主平衡绿色能源消耗和流量延迟之间的权衡方面的有效性。此外，性能评估证实了所提出的框架对估计不准确性的鲁棒性及其对网络参数突然变化的适应能力。一个用户关联模块，用于优化用户关联及其相应的流量负载，以最大限度地减少网络流量延迟，同时尊重 $H_{\infty }$ 监管机构提出的负载。广泛的性能评估证明了所提出的框架在自主平衡绿色能源消耗和流量延迟之间的权衡方面的有效性。此外，性能评估证实了所提出的框架对估计不准确性的鲁棒性及其对网络参数突然变化的适应能力。一个用户关联模块，用于优化用户关联及其相应的流量负载，以最大限度地减少网络流量延迟，同时尊重 $H_{\infty }$ 监管机构提出的负载。广泛的性能评估证明了所提出的框架在自主平衡绿色能源消耗和流量延迟之间的权衡方面的功效。此外，性能评估证实了所提出的框架对估计不准确性的鲁棒性及其对网络参数突然变化的适应能力。广泛的性能评估证明了所提出的框架在自主平衡绿色能源消耗和流量延迟之间的权衡方面的功效。此外，性能评估证实了所提出的框架对估计不准确性的鲁棒性及其对网络参数突然变化的适应能力。广泛的性能评估证明了所提出的框架在自主平衡绿色能源消耗和流量延迟之间的权衡方面的功效。此外，性能评估证实了所提出的框架对估计不准确性的鲁棒性及其对网络参数突然变化的适应能力。