Context-Aware Self-Healing for Small Cell Networks

These can be an invaluable source of information for the management of the network, in a way that we have denominated as context-aware SON, which is the approach proposed in this thesis. To develop this concept, the thesis follows a top-down approach. Firstly, the characteristics of the cellular deployments are assessed, especially for indoor small cell networks. In those scenarios, the need for context-aware SON is evaluated and considered indispensable. Secondly, a new cellular architecture is defined to integrate both context information and SON mechanisms in the management plane of the mobile network. Thus, the specifics of making context an integral part of cellular OAM/SON are defined. Also, the real-world implementation of the architecture is proposed. Thirdly, from the established general SON architecture, a logical self-healing framework is defined to support the context-aware healing mechanisms to be developed. Fourthly, different self-healing algorithms are defined depending on the failures to be managed and the conditions of the considered scenario. The mechanisms are based on probabilistic analysis, making use of both context and network data for detection and diagnosis of cellular issues. The conditions for the implementation of these methods are assessed. Their applicability is evaluated by means of simulators and testbed trials. The results show important improvements in performance and capabilities in comparison to previous methods, demonstrating the relevance of the proposed approach.The last years have seen a continuous increase in the use of mobile communications. To cope with the growing traffic, recently deployed technologies have deepened the adoption of small cells (low powered base stations) to serve areas with high demand or coverage issues, where macrocells can be both unsuccessful or inefficient. Also, new cellular and non-cellular technologies (e.g. WiFi) coexist with legacy ones, including also multiple deployment schemes (macrocell, small cells), in what is known as heterogeneous networks (HetNets). Due to the huge complexity of HetNets, their operation, administration and management (OAM) became increasingly difficult. To overcome this, the NGMN Alliance and the 3GPP defined the Self-Organizing Network (SON) paradigm, aiming to automate the OAM procedures to reduce their costs and increase the resulting performance. One key focus of SON is the self-healing of the network, covering the automatic detection of problems, the diagnosis of their causes, their compensation and their recovery. Until recently, SON mechanisms have been solely based on the analysis of alarms and performance indicators. However, on the one hand, this approach has become very limited given the complexity of the scenarios, and particularly in indoor cellular environments. Here, the deployment of small cells, their coexistence with multiple telecommunications systems and the nature of those environments (in terms of propagation, coverage overlapping, fast demand changes and users' mobility) introduce many challenges for classic SON. On the other hand, modern user equipment (e.g. smartphones), equipped with powerful processors, sensors and applications, generate a huge amount of context information. Context refers to those variables not directly associated with the telecommunication service, but with the terminals and their environment. This includes the user's position, applications, social data, etc

Cellular and Wi-Fi technologies evolution: from complementarity to competition

This PhD thesis has the characteristic to span over a long time because while working on it, I was working as a research engineer at CTTC with highly demanding development duties. This has delayed the deposit more than I would have liked. On the other hand, this has given me the privilege of witnessing and studying how wireless technologies have been evolving over a decade from 4G to 5G and beyond. When I started my PhD thesis, IEEE and 3GPP were defining the two main wireless technologies at the time, Wi-Fi and LTE, for covering two substantially complementary market targets. Wi-Fi was designed to operate mostly indoor, in unlicensed spectrum, and was aimed to be a simple and cheap technology. Its primary technology for coexistence was based on the assumption that the spectrum on which it was operating was for free, and so it was designed with interference avoidance through the famous CSMA/CA protocol. On the other hand, 3GPP was designing technologies for licensed spectrum, a costly kind of spectrum. As a result, LTE was designed to take the best advantage of it while providing the best QoE in mainly outdoor scenarios. The PhD thesis starts in this context and evolves with these two technologies. In the first chapters, the thesis studies radio resource management solutions for standalone operation of Wi-Fi in unlicensed and LTE in licensed spectrum. We anticipated the now fundamental machine learning trend by working on machine learning-based radio resource management solutions to improve LTE and Wi-Fi operation in their respective spectrum. We pay particular attention to small cell deployments aimed at improving the spectrum efficiency in licensed spectrum, reproducing small range scenarios typical of Wi-Fi settings. IEEE and 3GPP followed evolving the technologies over the years: Wi-Fi has grown into a much more complex and sophisticated technology, incorporating the key features of cellular technologies, like HARQ, OFDMA, MU-MIMO, MAC scheduling and spatial reuse. On the other hand, since Release 13, cellular networks have also been designed for unlicensed spectrum. As a result, the two last chapters of this thesis focus on coexistence scenarios, in which LTE needs to be designed to coexist with Wi-Fi fairly, and NR, the radio access for 5G, with Wi-Fi in 5 GHz and WiGig in 60 GHz. Unlike LTE, which was adapted to operate in unlicensed spectrum, NR-U is natively designed with this feature, including its capability to operate in unlicensed in a complete standalone fashion, a fundamental new milestone for cellular. In this context, our focus of analysis changes. We consider that these two technological families are no longer targeting complementarity but are now competing, and we claim that this will be the trend for the years to come. To enable the research in these multi-RAT scenarios, another fundamental result of this PhD thesis, besides the scientific contributions, is the release of high fidelity models for LTE and NR and their coexistence with Wi-Fi and WiGig to the ns-3 open-source community. ns-3 is a popular open-source network simulator, with the characteristic to be multi-RAT and so naturally allows the evaluation of coexistence scenarios between different technologies. These models, for which I led the development, are by academic citations, the most used open-source simulation models for LTE and NR and havereceived fundings from industry (Ubiquisys, WFA, SpiderCloud, Interdigital, Facebook) and federal agencies (NIST, LLNL) over the years.Aquesta tesi doctoral té la característica d’allargar-se durant un llarg període de temps ja que mentre treballava en ella, treballava com a enginyera investigadora a CTTC amb tasques de desenvolupament molt exigents. Això ha endarrerit el dipositar-la més del que m’hagués agradat. D’altra banda, això m’ha donat el privilegi de ser testimoni i estudiar com han evolucionat les tecnologies sense fils durant més d’una dècada des del 4G fins al 5G i més enllà. Quan vaig començar la tesi doctoral, IEEE i 3GPP estaven definint les dues tecnologies sense fils principals en aquell moment, Wi-Fi i LTE, que cobreixen dos objectius de mercat substancialment complementaris. Wi-Fi va ser dissenyat per funcionar principalment en interiors, en espectre sense llicència, i pretenia ser una tecnologia senzilla i barata. La seva tecnologia primària per a la convivència es basava en el supòsit que l’espectre en el que estava operant era de franc, i, per tant, es va dissenyar simplement evitant interferències a través del famós protocol CSMA/CA. D’altra banda, 3GPP estava dissenyant tecnologies per a espectres amb llicència, un tipus d’espectre costós. Com a resultat, LTE està dissenyat per treure’n el màxim profit alhora que proporciona el millor QoE en escenaris principalment a l’aire lliure. La tesi doctoral comença amb aquest context i evoluciona amb aquestes dues tecnologies. En els primers capítols, estudiem solucions de gestió de recursos de radio per a operacions en espectre de Wi-Fi sense llicència i LTE amb llicència. Hem anticipat l’actual tendència fonamental d’aprenentatge automàtic treballant solucions de gestió de recursos de radio basades en l’aprenentatge automàtic per millorar l’LTE i Wi-Fi en el seu espectre respectiu. Prestem especial atenció als desplegaments de cèl·lules petites destinades a millorar la eficiència d’espectre llicenciat, reproduint escenaris de petit abast típics de la configuració Wi-Fi. IEEE i 3GPP van seguir evolucionant les tecnologies al llarg dels anys: El Wi-Fi s’ha convertit en una tecnologia molt més complexa i sofisticada, incorporant les característiques clau de les tecnologies cel·lulars, com ara HARQ i la reutilització espacial. D’altra banda, des de la versió 13, també s’han dissenyat xarxes cel·lulars per a espectre sense llicència. Com a resultat, els dos darrers capítols d’aquesta tesi es centren en aquests escenaris de convivència, on s’ha de dissenyar LTE per conviure amb la Wi-Fi de manera justa, i NR, l’accés a la radio per a 5G amb Wi-Fi a 5 GHz i WiGig a 60 GHz. A diferència de LTE, que es va adaptar per funcionar en espectre sense llicència, NR-U està dissenyat de forma nativa amb aquesta característica, inclosa la seva capacitat per operar sense llicència de forma autònoma completa, una nova fita fonamental per al mòbil. En aquest context, el nostre focus d’anàlisi canvia. Considerem que aquestes dues famílies de tecnologia ja no estan orientades cap a la complementarietat, sinó que ara competeixen, i afirmem que aquesta serà el tendència per als propers anys. Per permetre la investigació en aquests escenaris multi-RAT, un altre resultat fonamental d’aquesta tesi doctoral, a més de les aportacions científiques, és l’alliberament de models d’alta fidelitat per a LTE i NR i la seva coexistència amb Wi-Fi a la comunitat de codi obert ns-3. ns-3 és un popular simulador de xarxa de codi obert, amb la característica de ser multi-RAT i, per tant, permet l’avaluació de manera natural d’escenaris de convivència entre diferents tecnologies. Aquests models, pels quals he liderat el desenvolupament, són per cites acadèmiques, els models de simulació de codi obert més utilitzats per a LTE i NR i que han rebut finançament de la indústria (Ubiquisys, WFA, SpiderCloud, Interdigital, Facebook) i agències federals (NIST, LLNL) al llarg dels anys.Esta tesis doctoral tiene la característica de extenderse durante mucho tiempo porque mientras trabajaba en ella, trabajaba como ingeniera de investigación en CTTC con tareas de desarrollo muy exigentes. Esto ha retrasado el depósito más de lo que me hubiera gustado. Por otro lado, gracias a ello, he tenido el privilegio de presenciar y estudiar como las tecnologías inalámbricas han evolucionado durante una década, de 4G a 5G y más allá. Cuando comencé mi tesis doctoral, IEEE y 3GPP estaban definiendo las dos principales tecnologías inalámbricas en ese momento, Wi-Fi y LTE, cumpliendo dos objetivos de mercado sustancialmente complementarios. Wi-Fi fue diseñado para funcionar principalmente en interiores, en un espectro sin licencia, y estaba destinado a ser una tecnología simple y barata. Su tecnología primaria para la convivencia se basaba en el supuesto en que el espectro en el que estaba operando era gratis, y así fue diseñado simplemente evitando interferencias a través del famoso protocolo CSMA/CA. Por otro lado, 3GPP estaba diseñando tecnologías para espectro con licencia, un tipo de espectro costoso. Como resultado, LTE está diseñado para aprovechar el espectro al máximo proporcionando al mismo tiempo el mejor QoE en escenarios principalmente al aire libre. La tesis doctoral parte de este contexto y evoluciona con estas dos tecnologías. En los primeros capítulos, estudiamos las soluciones de gestión de recursos de radio para operación en espectro Wi-Fi sin licencia y LTE con licencia. Anticipamos la tendencia ahora fundamental de aprendizaje automático trabajando en soluciones de gestión de recursos de radio para mejorar LTE y funcionamiento deWi-Fi en su respectivo espectro. Prestamos especial atención a las implementaciones de células pequeñas destinadas a mejorar la eficiencia de espectro licenciado, reproduciendo los típicos escenarios de rango pequeño de la configuración Wi-Fi. IEEE y 3GPP siguieron evolucionando las tecnologías a lo largo de los años: Wi-Fi se ha convertido en una tecnología mucho más compleja y sofisticada, incorporando las características clave de las tecnologías celulares, como HARQ, OFDMA, MU-MIMO, MAC scheduling y la reutilización espacial. Por otro lado, desde la Release 13, también se han diseñado redes celulares para espectro sin licencia. Como resultado, los dos últimos capítulos de esta tesis se centran en estos escenarios de convivencia, donde LTE debe diseñarse para coexistir con Wi-Fi de manera justa, y NR, el acceso por radio para 5G con Wi-Fi en 5 GHz y WiGig en 60 GHz. A diferencia de LTE, que se adaptó para operar en espectro sin licencia, NR-U está diseñado de forma nativa con esta función, incluyendo su capacidad para operar sin licencia de forma completamente independiente, un nuevo hito fundamental para los celulares. En este contexto, cambia nuestro enfoque de análisis. Consideramos que estas dos familias tecnológicas ya no tienen como objetivo la complementariedad, sino que ahora están compitiendo, y afirmamos que esta será la tendencia para los próximos años. Para permitir la investigación en estos escenarios de múltiples RAT, otro resultado fundamental de esta tesis doctoral, además de los aportes científicos, es el lanzamiento de modelos de alta fidelidad para LTE y NR y su coexistencia con Wi-Fi y WiGig a la comunidad de código abierto de ns-3. ns-3 es un simulador popular de red de código abierto, con la característica de ser multi-RAT y así, naturalmente, permite la evaluación de escenarios de convivencia entre diferentes tecnologías. Estos modelos, para los cuales lideré el desarrollo, son por citas académicas, los modelos de simulación de código abierto más utilizados para LTE y NR y han recibido fondos de la industria (Ubiquisys, WFA, SpiderCloud, Interdigital, Facebook) y agencias federales (NIST, LLNL) a lo largo de los años.Postprint (published version

Localization as a Key Enabler of 6G Wireless Systems: A Comprehensive Survey and an Outlook

peer reviewedWhen fully implemented, sixth generation (6G) wireless systems will constitute intelligent wireless networks that enable not only ubiquitous communication but also high-Accuracy localization services. They will be the driving force behind this transformation by introducing a new set of characteristics and service capabilities in which location will coexist with communication while sharing available resources. To that purpose, this survey investigates the envisioned applications and use cases of localization in future 6G wireless systems, while analyzing the impact of the major technology enablers. Afterwards, system models for millimeter wave, terahertz and visible light positioning that take into account both line-of-sight (LOS) and non-LOS channels are presented, while localization key performance indicators are revisited alongside mathematical definitions. Moreover, a detailed review of the state of the art conventional and learning-based localization techniques is conducted. Furthermore, the localization problem is formulated, the wireless system design is considered and the optimization of both is investigated. Finally, insights that arise from the presented analysis are summarized and used to highlight the most important future directions for localization in 6G wireless systems

Self organisation for 4G/5G networks

Nowadays, the rapid growth of mobile communications is changing the world towards a fully connected society. Current 4G networks account for almost half of total mobile traffic, and in the forthcoming years, the overall mobile data traffic is expected to dramatically increase. To manage this increase in data traffic, operators adopt network topologies such as Heterogeneous Networks. Thus, operators can de­ ploy hundreds of small cells for each macro cell, allowing them to reduce coverage hales and/or lack of capacity. The advent of this technology is expected to tremendously increase the number of nodes in this new ecosystem, so that traditional network management activities based on, e.g., classic manual and field trial design approaches are just not be viable anymore. As a consequence, the academic J literature has dedicated a significant amount of effort to Self-Organising Network (SON) algorithms. These solutions aim to bring intelligence and autonomous adaptability into cellular networks, thereby reducing capital and operation expenditures (CAPEX/OPEX). Another aspect to take into account is that, these type of networks generate a large amount of data during their normal operation in the form of control, management and data measurements. This data is expected to increase in SG due to different aspects, such as densification, heterogeneity in layers and technologies, additional control and management complexity in Network Functions Virtualisation (NFV) and Software Defined Network (SDN), and the advent of the Internet of Things (loT), among others. In this context, operators face the challenge of de ­ signing efficient technologies, while introducing new services, reaching challenges in terms networks, which are self-aware, self-adaptive, and intelligent. This dissertation provides a contribution to the design, analysis, and evaluation of SON solutions to improve network opera tor performance, expenses, and users' experience, by making the network more self-adaptive and intelligent. It also provides a contribution to the design of a self-aware network planning tool, which allows to predict the Quality of Service (QoS) offered to end-users, based on data al ­ ready available in the network . The main thesis contributions are divided into two parts. The first part presents a novel functional architecture based on an automatic and self-organised Reinforcement Learning (RL) based approach to model SON functionalities, in which the main task is the self-coordination of different actions taken by different SON functions to be automatically executed in a self-organised realistic Long Term Evolution (LTE) network. The proposed approach introduces a new paradigm to deal with the conflicts genera ted by the concurrent execution of multiple SON functions, revealing that the proposed approach is general enough to modelali the SON functions and their derived conflicts. The second part of the thesis is dedicated to the problem of QoS prediction. In particular, we aim at finding patterns of knowledge from physical layer data acquired from heterogeneous LTE networks. We propose an approach that not only is able to verify the QoS level experienced by the users, through physical layer measurements of the UEs, but it is a lso able to predict it based on measurements collected at different time, and from different regions of the heterogeneous network. We propose then to make predictions independently of the physical location, in order to exploit the experience gained in other sectors of the network, to properly dimension and deploy heterogeneous nodes. In this context, we use Machine Learning (ML) as a tool to allow the network to learn from experience, improving performances, and big data analytics to drive the network from reactive to predictive.Hoy en día, el rápido crecimiento de las comunicaciones móviles está cambiando el mundo hacia una sociedad completamente conectada. Las redes 4G actuales representan casi la mitad del tráfico móvil total, y en los próximos años se espera que el tráfico total de los dispositivos móviles aumente drásticamente. Para gestionar este incremento de tráfico de datos, los operadores adoptan tecnologías de redes como las redes heterogéneas. De esta manera, los operadores pueden desplegar centena res de pequeñas celdas por cada macro celda, permitiendo reducir zonas sin cobertura y/o falta de capacidad. Con la introducción de esta tecnología, se espera que incremente de manera sustancia l el número de nodos en el nuevo ecosistema, de manera que las actividades de gestión de las redes tradicionales, basadas en, por ejemplo, el diseño manual, sean inviables. Como consecuencia, la literatura académica ha dedicado un esfuerzo significativo al diseño de algoritmos de redes auto-organizadas (SON). Estas soluciones tienen como objetivo introducir inteligencia y capacidad autónoma a las redes móviles, reduciendo la capacidad y costes operativos. Otro aspecto a tener en cuenta es que este tipo de redes generan una gran cantidad de datos durante su funcionamiento habitual, en forma de medidas de control y gestión de datos. Se espera que estos datos incrementen con la tecnología SG, debido a diferentes aspectos como los son la densificación de redes heterogéneas, la complejidad adicional en el control y la gestión de la virtualización de las funciones de redes (NFV) y las redes definidas por software (SON), así como la llegada del internet de las cosas (loT), entre otros. En este contexto, los operadores se enfrentan al reto de diseñar tecnologías eficientes, mientras introducen nuevos servicios, consiguiendo objetivos en términos de satisfacción del cliente, en donde el objetivo global del operador es la construcción de redes auto-conscientes, auto-adaptables e inteligentes. Esta tesis ofrece una contribución al diseño y evaluación de soluciones SON para mejorar el rendimiento de las redes, los costes y la experiencia de los usuarios, consiguiendo que la red sea auto-adaptable e inteligente. Así mismo, proporciona una contribución al diseño de una herramienta de planificación de red auto-consciente, que permita predecir la calidad de servicio brindada a los usuarios finales, basada en la explotación de datos disponibles en la red.Avui en dia, el ràpid creixement de les comunicacions mòbils està canviant el món cap a una societat completament connectada. Les xarxes 4G actuals representen casi la m trànsit mòbil total, i en els propers anys s’espera que el trànsit total de dades mòbils augmenti dràsticament. Per gestionar aquest increment de trànsit de dades, els operadors adopten topologies de xarxa com ara les xarxes heterogènies (HetNets). D’aquesta manera, els operadors poden desplegar centenars de cel·les petites per a cada cella macro, permetent reduir forats en la cobertura i/o la manca de capacitat. Amb l’arribada d’aquesta tecnologia, s’espera que incrementi enormement el nombre de nodes en el nou ecosistema, de manera que les activitats de gestió de xarxa tradicionals, basades en, per exemple, el disseny manual i els assaigs de camp esdevenen simplement inviables. Com a conseqüència, la literatura acadèmica ha dedicat una quantitat significativa d’esforç als algorismes de xarxa auto organitzada (SON). Aquestes solucions tenen com a objectiu portar la intel·ligència i capacitat d’adaptació autònoma a les xarxes mòbils, reduint el capital i les despeses operatives (CAPES/OPEX). Un altre aspecte a tenir en compte és que aquest tipus de xarxes generen una gran quantitat de dades durant el seu funcionament habitual, en forma de mesuraments de control, gestió i dades. S’espera que aquestes dades incrementin amb la tecnologia 5G, degut a diferents aspectes com ara la densificació, l’heterogeneïtat en capes i tecnologies, la complexitat addicional en el control i la gestió de la virtualització de les funcions de xarxa (NFV) i xarxes definides per software (SDN), i l’adveniment de la internet de les coses (IoT), entre d’altres. En aquest context, els operadors s’enfronten al repte de dissenyar tecnologies eficients, mentre introdueixen nous serveis, aconseguint objectius en termes de satisfacció del client, i on l’objectiu global d’un operador és la construcció de xarxes que són autoconscients, auto-adaptables i intel·ligents. Aquesta tesis ofereix una contribució al disseny, l’anàlisi i l’avaluació de les solucions SON per millorar el rendiment de l’operador de xarxa, les xi despeses i l’experiència dels usuaris, fent que la xarxa sigui més auto-adaptable i intel·ligent. També proporciona una contribució al disseny d’una eina de planificació de xarxa autoconscient, el que permet predir la qualitat de servei (QoS) oferta als usuaris finals, basada en dades ja disponibles a la xarxa. Les contribucions principals d’aquesta tesis es divideixen en dues parts. La primera part presenta una nova arquitectura funcional basada en un aprenentatge per reforç (RL) automàtic i auto-organitzat, enfocat en modelar funcionalitats SON, on la tasca principal és l’auto-coordinació de les diferents accions dutes a terme perles diferents funcions SON a ser executades de forma automàtica en una xarxa Long Term Evolution (LTE) auto-organitzada. L’enfocament proposat introdueix un nou paradigma perfer front als conflictes generats per l’execució simultània de múltiples funcions SON, revelant que l’enfocament proposat és prou general per modelar totes les funcions SON i els seus conflictes derivats. La segona part de la tesis està dedicada al problema de la predicció de la qualitat de servei. En particular, el nostre objectiu és trobar patrons de coneixement a partir de dades de la capa física adquirides de xarxes LTE heterogènies. Proposem un enfocament que no només és capaç de verificar el nivell de QoS experimentat pels usuaris, a través de mesuraments de la capa física dels UEs, sinó que també és capaç de predir-ho basant-se en mesuraments adquirits en diferents instants, i de diferents regions de la xarxa heterogènia. Proposem per tant fer prediccions amb independència de la ubicació física, aprofitant l’experiència adquirida en altres sectors de la xarxa, per dimensionar i desplegar nodes heterogenis correctament. En aquest context, utilitzem l’aprenentatge automàtic (ML) com a eina per permetre que la xarxa aprengui de l’experiència, millorant el rendiment, i l’anàlisi de grans volums de dades per a conduir la xarxa de reactiva a predictiva. Durant l’elaboració d’aquesta tesis, s’han extret dues conclusions principals clau. En primer lloc, destaquem la importància de dissenyar algorismes SON eficients per fer front eficaçment a diversos reptes, com ara la ubicació més adequada de funcions SON i algorismes per resoldre adequadament el problema d’implementació distribuïda o centralitzada, o la solució de conflictes entre funcions SON executades a diferents nodes o xarxes. En segon lloc, en termes d’eines de planificació de xarxes, es poden trobar diferents eines cobrint una àmplia gamma de sistemes i aplicacions orientades a la indústria, així com per a fins d’investigació. En aquest context, les solucions investigades són sotmeses contínuament a canvis importants, on un del principals impulsors és presentar solucions més rentable

Deep learning and 5G and beyond for child drowning prevention in swimming pools

Drowning is a major health issue worldwide. The World Health Organization’s global report on drowning states that the highest rates of drowning deaths occur among children aged 1–4 years, followed by children aged 5–9 years. Young children can drown silently in as little as 25 s, even in the shallow end or in a baby pool. The report also identifies that the main risk factor for children drowning is the lack of or inadequate supervision. Therefore, in this paper, we propose a novel 5G and beyond child drowning prevention system based on deep learning that detects and classifies distractions of inattentive parents or caregivers and alerts them to focus on active child supervision in swimming pools. In this proposal, we have generated our own dataset, which consists of images of parents/caregivers watching the children or being distracted. The proposed model can successfully perform a seven-class classification with very high accuracies (98%, 94%, and 90% for each model, respectively). ResNet-50, compared with the other models, performs better classifications for most classes.Peer ReviewedPostprint (published version

Applications

Volume 3 describes how resource-aware machine learning methods and techniques are used to successfully solve real-world problems. The book provides numerous specific application examples: in health and medicine for risk modelling, diagnosis, and treatment selection for diseases in electronics, steel production and milling for quality control during manufacturing processes in traffic, logistics for smart cities and for mobile communications

Contextual Beamforming: Exploiting Location and AI for Enhanced Wireless Telecommunication Performance

The pervasive nature of wireless telecommunication has made it the foundation for mainstream technologies like automation, smart vehicles, virtual reality, and unmanned aerial vehicles. As these technologies experience widespread adoption in our daily lives, ensuring the reliable performance of cellular networks in mobile scenarios has become a paramount challenge. Beamforming, an integral component of modern mobile networks, enables spatial selectivity and improves network quality. However, many beamforming techniques are iterative, introducing unwanted latency to the system. In recent times, there has been a growing interest in leveraging mobile users' location information to expedite beamforming processes. This paper explores the concept of contextual beamforming, discussing its advantages, disadvantages and implications. Notably, the study presents an impressive 53% improvement in signal-to-noise ratio (SNR) by implementing the adaptive beamforming (MRT) algorithm compared to scenarios without beamforming. It further elucidates how MRT contributes to contextual beamforming. The importance of localization in implementing contextual beamforming is also examined. Additionally, the paper delves into the use of artificial intelligence schemes, including machine learning and deep learning, in implementing contextual beamforming techniques that leverage user location information. Based on the comprehensive review, the results suggest that the combination of MRT and Zero forcing (ZF) techniques, alongside deep neural networks (DNN) employing Bayesian Optimization (BO), represents the most promising approach for contextual beamforming. Furthermore, the study discusses the future potential of programmable switches, such as Tofino, in enabling location-aware beamforming