A survey of machine learning techniques applied to self organizing cellular networks

In this paper, a survey of the literature of the past fifteen years involving Machine Learning (ML) algorithms applied to self organizing cellular networks is performed. In order for future networks to overcome the current limitations and address the issues of current cellular systems, it is clear that more intelligence needs to be deployed, so that a fully autonomous and flexible network can be enabled. This paper focuses on the learning perspective of Self Organizing Networks (SON) solutions and provides, not only an overview of the most common ML techniques encountered in cellular networks, but also manages to classify each paper in terms of its learning solution, while also giving some examples. The authors also classify each paper in terms of its self-organizing use-case and discuss how each proposed solution performed. In addition, a comparison between the most commonly found ML algorithms in terms of certain SON metrics is performed and general guidelines on when to choose each ML algorithm for each SON function are proposed. Lastly, this work also provides future research directions and new paradigms that the use of more robust and intelligent algorithms, together with data gathered by operators, can bring to the cellular networks domain and fully enable the concept of SON in the near future

Drone Base Station Trajectory Management for Optimal Scheduling in LTE-Based Sparse Delay-Sensitive M2M Networks

Providing connectivity in areas out of reach of the cellular infrastructure is a very active area of research. This connectivity is particularly needed in case of the deployment of machine type communication devices (MTCDs) for critical purposes such as homeland security. In such applications, MTCDs are deployed in areas that are hard to reach using regular communications infrastructure while the collected data is timely critical. Drone-supported communications constitute a new trend in complementing the reach of the terrestrial communication infrastructure. In this study, drones are used as base stations to provide real-time communication services to gather critical data out of a group of MTCDs that are sparsely deployed in a marine environment. Studying different communication technologies as LTE, WiFi, LPWAN and Free-Space Optical communication (FSOC) incorporated with the drone communications was important in the first phase of this research to identify the best candidate for addressing this need. We have determined the cellular technology, and particularly LTE, to be the most suitable candidate to support such applications. In this case, an LTE base station would be mounted on the drone which will help communicate with the different MTCDs to transmit their data to the network backhaul. We then formulate the problem model mathematically and devise the trajectory planning and scheduling algorithm that decides the drone path and the resulting scheduling. Based on this formulation, we decided to compare between an Ant Colony Optimization (ACO) based technique that optimizes the drone movement among the sparsely-deployed MTCDs and a Genetic Algorithm (GA) based solution that achieves the same purpose. This optimization is based on minimizing the energy cost of the drone movement while ensuring the data transmission deadline missing is minimized. We present the results of several simulation experiments that validate the different performance aspects of the technique

A survey of self organisation in future cellular networks

This article surveys the literature over the period of the last decade on the emerging field of self organisation as applied to wireless cellular communication networks. Self organisation has been extensively studied and applied in adhoc networks, wireless sensor networks and autonomic computer networks; however in the context of wireless cellular networks, this is the first attempt to put in perspective the various efforts in form of a tutorial/survey. We provide a comprehensive survey of the existing literature, projects and standards in self organising cellular networks. Additionally, we also aim to present a clear understanding of this active research area, identifying a clear taxonomy and guidelines for design of self organising mechanisms. We compare strength and weakness of existing solutions and highlight the key research areas for further development. This paper serves as a guide and a starting point for anyone willing to delve into research on self organisation in wireless cellular communication networks

Efficient spectrum-handoff schemes for cognitive radio networks

Radio spectrum access is important for terrestrial wireless networks, commercial earth observations and terrestrial radio astronomy observations. The services offered by terrestrial wireless networks, commercial earth observations and terrestrial radio astronomy observations have evolved due to technological advances. They are expected to meet increasing users' demands which will require more spectrum. The increasing demand for high throughput by users necessitates allocating additional spectrum to terrestrial wireless networks. Terrestrial radio astronomy observations s require additional bandwidth to observe more spectral windows. Commercial earth observation requires more spectrum for enhanced transmission of earth observation data. The evolution of terrestrial wireless networks, commercial earth observations and terrestrial radio astronomy observations leads to the emergence of new interference scenarios. For instance, terrestrial wireless networks pose interference risks to mobile ground stations; while inter-satellite links can interfere with terrestrial radio astronomy observations. Terrestrial wireless networks, commercial earth observations and terrestrial radio astronomy observations also require mechanisms that will enhance the performance of their users. This thesis proposes a framework that prevents interference between terrestrial wireless networks, commercial earth observations and terrestrial radio astronomy observations when they co-exist; and enhance the performance of their users. The framework uses the cognitive radio; because it is capable of multi-context operation. In the thesis, two interference avoidance mechanisms are presented. The first mechanism prevents interference between terrestrial radio astronomy observations and inter-satellite links. The second mechanism prevent interference between terrestrial wireless networks and the commercial earth observation ground segment. The first interference reductionmechanism determines the inter-satellite link transmission duration. Analysis shows that interference-free inter-satellite links transmission is achievable during terrestrial radio astronomy observation switching for up to 50.7 seconds. The second mechanism enables the mobile ground station, with a trained neural network, to predict the terrestrial wireless network channel idle state. The prediction of the TWN channel idle state prevents interference between the terrestrial wireless network and the mobile ground station. Simulation shows that incorporating prediction in the mobile ground station enhances uplink throughput by 40.6% and reduces latency by 18.6%. In addition, the thesis also presents mechanisms to enhance the performance of the users in terrestrial wireless network, commercial earth observations and terrestrial radio astronomy observations. The thesis presents mechanisms that enhance user performance in homogeneous and heterogeneous terrestrial wireless networks. Mechanisms that enhance the performance of LTE-Advanced users with learning diversity are also presented. Furthermore, a future commercial earth observation network model that increases the accessible earth climatic data is presented. The performance of terrestrial radio astronomy observation users is enhanced by presenting mechanisms that improve angular resolution, power efficiency and reduce infrastructure costs

Self-organized Network Management Model For Next Generation Wireless Heterogeneous Systems

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2014Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Instıtute of Science and Technology, 2014Son yıllarda artan mobil cihaz kullanımı ve beraberinde getirdiği yüksek ağ trafiği, iş çıkarımı ve gecikme problemlerini gündeme getirmiştir. Kullanıcı paketleri giderek artan bir gecikme ve seğirme ile karşılaşmaya başlamış ve bunun neticesinde iş çıkarımı aşırı düzeyde düşmüştür. LTE sistemlerinin geliştirilmesi ve uygulamaya alınmasıyla birlikte frekansların tekrardan kullanımı ve taşıyıcı birleştirme fikirleri gündeme gelmiştir. Ancak taşıyıcı birleştirme ağ kapasitesinde aktif bir uygulama olmakla birlikte güç tüketimi konusunda kayda değer bir gelişme sunamamıştır. Güç tüketimi bakımından frekansların tekrar kullanılabilirliği ve beraberinde getirdiği küçük ağ yapıları fikri nispeten daha parlak sonuçlar yaratmıştır. Temel olarak, daha sınırlı alanlarda daha düşük güçte baz istasyonları kurularak aynı frekansların kullanılması fikrine dayanan bu yöntem, kullanıcıyla olan mesafenin az olmasından dolayı güç tüketiminde azalma getirmiştir. Ancak küçük ağ sistemlerinin kullanımlarının yaygınlaşmasıyla birlikte, farklı ağların birbirine yaptığı girişim giderek artmıştır. Artan girişim problemi netice itibariyle güç tüketiminde azımsanmayacak bir artışa neden olmuştur. Aynı zamanda, ağ yapısının heterojen özellik kazanmasıyla birlikte kaynak atama da giderek zorlaşan bir alan olmuş ve netice itibariyle hem sermaye harcamalarını hem de işletim masraflarını arttırmıştır. Bu süreçte, kapasite artışını kontrol etmek için uygulanan bir diğer yöntem ise ağ içerisindeki baz istasyonunun yayın gücünü arttırmaktır. Felsefe olarak, baz istasyonunun yayın gücünün artması beraberinde ağın iş çıkarımının artmasını tetiklemektedir. Bu felsefeye dayanarak daha yüksek kapasiteye sahip, çok daha yüksek güç tüketimi olan kablosuz ağ bağlantı noktaları geliştirilmiştir. Ancak güç tüketimindeki aşırı artış, artan girişim problemi nedeniyle iş çıkarımında kısıtlı miktarda bir artış sağlarken, hem işletim maliyetlerinin hem de elektronik yaşlanmanın artmasına neden olmuştur. Bu yaşlanma problemiyle cihazların kullanım ömürleri ciddi miktarda azalırken sermaye masrafları da üssel olarak artmıştır. Uygulanan bu yöntemler ağ performansı ile güç tüketimi arasındaki ödünleşimi keskin bir şekilde ortaya koymuştur. Bu nedenle performans bakımından üstün olan ağ yönetim sistemlerinde, güç tüketimini iyileştirmek için ilave yöntemler araştırılmaya başlanmıştır. Bu araştırmalar göstermiştir ki güç tüketimindeki problemlerin başlıca nedeni yönetim sisteminin gün içinde sıklıkla değişen trafik akışını takip edememesidir. Bu nedenle ağ sistemleri genellikle ağa fazlaca kaynak sunmakta bu da güç tüketiminde ciddi artışa neden olmaktadır. Kendini düzenleyen ağ yönetim mekanizması gün içerisinde aktif olarak değişmekte olan trafik ve ağ koşullarının yönetim mekanizmasınca etkin bir şekilde kontrol edilerek, ağ yapısının en verimli yapıya getirilmesini sağlamaktadır. Bu en iyileme işlemi kendini düzenleyen ağ yönetim sistemlerinde tanımlanmış olan üç adet temel yapıya dayanmaktadır. Bu yapılar kendini ayarlama, kendini en iyileme ve kendini iyileştirmedir. Ağ yapısındaki bu ödünleşimin görünürlüğü, kendini düzenleyen ağ yapısının geliştirilmesiyle birlikte azalmıştır. Ancak bu ödünleşim, yeni bir kullanıcı yapısının geliştirilmesiyle birlikte yeniden görünür hale gelmiştir. Tümdevre tasarımında ve gerçeklenmesinde ortaya çıkan ilerlemeler çok daha gelişmiş ve verimli sistemlerin hem daha ucuza hem de daha küçük boyutlarda yapılmasını sağlamıştır. Bu durum ise günlük hayatta sıkça kullanılmakta olan kullanıcı cihazlarına RF alıcı ve vericilerinin eklenmesine olanak sağlamıştır. Bu cihazlar gün içerisinde oldukça fazla miktarda veri oluşturmakta ve bu verileri kendi iş tanımlarına göre belli birimlere iletmektedirler. Bu cihazların RF yapıları taşımasıyla birlikte, bu veri akışını sağlamak için birbirlerine bağlanması fikri ortaya çıkmıştır. Bu şekilde, cihazların ağı (CA) fikri ilk defa ortaya atılmıştır. Bu yeni ağ yapısının geliştirilmesiyle birlikte ortaya daha önceden var olmayan yeni bir kullanıcı tipi çıkmıştır. Klasik mobil kullanıcıdan farklı olarak, gecikme ya da seğirme konusunda herhangi bir performans beklentisi olmayan bu cihazlar açısından, en önemli kriter güç tüketimidir. Bu bakımdan geliştirilmiş olan bu yeni kullanıcı türü mobil kullanıcılarla duyarga cihazlarının arasında bir yapıya sahiptir. Ancak var olan kendini düzenleyen ağ yönetim modelleri önceliği ağın servis kalitesini en iyilemeye ayırdıklarından, yeni gelişmiş olan cihazlar açısından yetersiz kalmışlardır. Şu anda günlük cihaz yönetiminde genellikle doğaçlama yöntemler ve duyarga ağlarında kullanılmakta olan algoritmalar kullanılmaktadır. Ancak günlük cihaz ağıyla mobil kullanıcı ağlarının arasındaki etkileşimlerin artması beraberinde her iki kullanıcıyı birlikte kontrol edebilen sistemlerin geliştirilmesi ihtiyacını doğurmuştur. Bu tez kapsamında her iki kullanıcı modelini de etkin bir şekilde yönetebilecek kendini düzenleyebilen ağ yapısı önerilemektedir. Bu amaçla iki farklı kullanıcı için ayrı ayrı performans beklentilerini karşılayabilen birer ağ kontrol sistemi geliştirilmiş olup, arkasından bu iki model birleştirerek, her iki kullanıcı modeline de yüksek performansla hizmet sunabilen bir yapı geliştirilmiştir.  Bu amaçla öncelikle doğadan esinlenilerek, kendini düzenleyen ağ yapısı geliştirilmiştir. Bu yapıda basitlik ve etkin olma özelliklerinin yanı sıra güçlü bir bellek yönetimi özelliğine sahip olmasından dolayı bağışıklık sistemi model alınmıştır. Tasarım süresinde bağışıklık sistemindeki B-hücresi, T-hücresi, Timüs organı ve antijen yapılarından esinlenilerek önerdiğimiz kendini düzenleyen yapının kendini ayarlama, kendini en iyileme, kendini iyileştirme ve problem tespiti kısımları tasarlanmıştır. Önermekte olduğumuz yapı, pek çok küçük ağ taşıyan bir ağı yönetmekte olan ana baz istasyonları için tasarlanmıştır. Küçük ağ baz istasyonları, haberleşme için kullanmakta oldukları gücü ve kullanıcı sayısını ana baz istasyonuna yollamaktadırlar. Verilen bu değerlere göre ana baz istasyonu, küçük ağ baz istasyonunun enerji verimini incelemekte ve verimsiz olduğuna karar vermesi durumunda daha önceden tanımlanmış olan üç farklı yöntemden birini olasılıksal olarak seçmektedir. Uygulanan yöntemin uygunluğu, T-hücresinden esinlenilmiş olan kendini en iyileme birimi tarafından incelenmekte ve bunun geçerli bir yöntem olup olmadığına karar verilmektedir. Verimin uygun olduğuna karar verilmesi halinde, karşılaşılan ağ sorunuyla uygulanan yöntem birbiriyle eşleştirilerek saklanmaktadır. Eğer uygun olmadığına karar verilirse, bu eşleştirme kaldırılmakta ve böylece etkin olmayan yöntem elenmektedir. Bu yöntem neticesinde en uygun çözümleri taşıyan yapıların oluşması sağlanacaktır ki; bu da bir sonraki hedefimiz olan hizmet alanındaki iyileşmeyi önümüze getirmektedir. Timüs organından esinlenilmiş olan kendini iyileştirme yapısı ağ yönetiminin politikasına karar vermekte ve bu politikaya göre sorunlu durumları belirlemektedir. Tez kapsamında aynı zamanda Markov yapısı sunulmuş olup kararlı bir yapıda baz istasyonlarının hangi metotları aktif bir şekilde kullanacakları incelenmiştir. Benzetim sonuçları ortaya koymaktadır ki; önerilmiş olan yapı enerji tüketimini düzenleyip ağdaki yük dağılımını iyileştirirken, ağa kabul oranında %26 bir iyileşme sunmaktadır. İkinci olarak, günlük ağ cihazları için kendini düzenleyebilen bir sistem önerilmiştir. Bu yapıda ağın güç tüketiminin daha verimli bir hale getirilmesi hedeflenmiş olup bu amaçla kullanılmayan cihazların uykuya yatırılması esasına dayanan bir en iyileme tekniği geliştirilmiştir. Bu yapı içerisinde öncelikle gözlenilmesi beklenen olay yoğunluğu kullanılarak, aktif olması gereken cihaz sayısına karar verilmiştir. Hesaplanan bu cihaz sayısı hedeflenen olay yoğunluğunu gözlemlemek için kullanılması gereken cihaz yoğunluğudur. Bu yoğunluğun hesaplanması sırasında aktif kapsama alanı denilen bir katsayı tasarlanmış ve böylece aynı alanı kapsayan cihazların bu hesaplamada hata oluşturması engellenmiştir. Cihazların açık ve kapalı olacakları aralıkların belirlenmesi sırasında, çakışma katsayısı ve uzaysal bağıntıların yerel bilgisi kullanılmıştır. Çakışma katsayısı cihazın başka cihazlar tarafından kapsanmayan bölgeleri ne kadar kapsadığına göre hesaplanmakta ve bu şekilde bir liste yapılmaktadır. Öncelikle, en yüksek çakışma katsayısına sahip cihazlar aktif hale getirilirler. Yeterli cihaz sayısına ulaşılamaması durumundaysa uzaysal bağıntıların yerel bilgisi kullanılır. Uzaysal bağıntıların yerel bilgisi ile cihazların geriye kalan cihazlara olan uzaklıkları temel alınarak bir sıralama yapılır ve diger aktif cihazlara en uzak olan cihazlar aktif hale getirilerek, gerekli olan diğer cihazlar çalıştırılırlar. Yapılmış olan benzetimler süresince toplamda yetmiş adet cihaz için ağ yapısı incelenmiş olup, neticede hem cihazların ömürleri hem de sürdürülebilirlikleri gözlemlenmiştir. Cihazların ömürleri güçlerinin bittiği zaman olarak belirlenmiş olmakla birlikte, sürdürülebilirlik sınırı, cihazların toplam kapsama alanının %30 oranında düştüğü nokta olarak belirlenmiştir. Netice itibariyle sürdürülebilirlik anlamında %150 gibi bir artış gözlenirken, cihaz ömrü anlamında %220 lik bir artış sağlanmıştır. Daha önceden de anlatıldığı gibi, bu tezin kapsamındaki en temel amaç farklı kullanıcı tiplerinin haberleşmelerini yani hem günlük cihaz haberleşmesini hem de klasik mobil kullanıcı haberleşmesini kontrol edebilen bir ağ yönetim yapısının gerçeklenmesidir. Bu amaçla, daha önceden tanımlamış olduğumuz bağışıklık sisteminden esinlenilmiş kendini düzenleyebilen ağ yapısı ile kendini düzenleyebilen cihazlar yapısını birleştirmiş bulunmaktayız. Bu çalışmada daha önceki çalışmalara ek olarak üç farklı ağ politikası tanımlanmıştır. Bunlar en yüksek performans politikası, en enerji verimli çalışma politikası ve dengeli çalışma politikası olarak gruplandırılabilirler. Bu politikalar yardımıyla gün içerisinde özellikle mobil kullanıcıların beklentisinde ortaya çıkan değişiklikleri takip edebilen bir ağ yapısı tasarlanmıştır. Bunun yanı sıra olay yoğunluğu hesaplanırken, ağırlıklı olasılık fonksiyonu kullanılarak daha fazla olay görülen bölgelerde daha fazla cihazın çalıştırılması sağlanmıştır. Bu ağırlıklı çalışma yönteminin işler hale gelebilmesi için, ağ yapısı temel olarak üç ana kısma bölünmüş ve cihaz yaşam süresindeki incelemeler bu üç ana bölgede farklı olay sıklıklarıyla gerçeklenmiştir. Gerçekleme sonuçları göstermektedir ki, önermekte olduğumuz yöntem karışık kullanıcı çeşitlerini başarılı bir şekilde kontrol edebilmektedir. Tasarımımızın direkt olarak baz istasyonlarını hedef alması, hem kurulum hem de işletim alanlarında ekonomik kazançlar sağlaması ve performanslarda ilerleme oluşturması nedenleriyle özellikle telekomünikasyon şirketleri tarafından kullanılacağı düşünülmektedir. Öte yandan daha gelişmiş haberleşme sistemleri ile hem kullanıcılara sunulan hizmet kalitesi arttırılacak hem de enerji tüketimini ve böylece CO2 salınımını azaltarak çevreye verilen zarar önlenecektir.Increase in mobile devices and RF applications, triggered a bottleneck in the throughput and coverage. Even though the carrier aggregation solved the capacity problems, the quality of service (QoS) decreased tremendously in terms of peak data rates and latency. Providing an effective solution, LTE-A, which integrates the full-frequency reusing scenarios, is proposed. By this way, the idea of micro and femto cells is developed. These small cells are relatively low powered, capable of handling lower number of users and have smaller coverage areas. However, the heterogeneity of networks increased the interference problems interference and eventually resulted in resource allocation problems. Another applied solution to this capacity need is to increase the transmission power of the main base stations. As a general knowledge, it is known that increasing transmission power always increases the throughput. Based on this fact, higher capacity wireless links that consumes higher energy are designed. Both the small cell solution and the higher powered wireless link solution increase the energy consumption of the network. This high power dissipation pointed the tradeoff between energy efficiency and spectral efficiency. The higher power dissipation causes higher operational costs and electronic aging problem, which eventually increases the CAPEX. Due to this, energy optimization algorithms, which can decrease energy consumption while maintaining performance of the network, are investigated. The researches showed that the most of the energy consumption is due to the dynamic nature of the daily traffic. Over providing the network, which eventually causes resource mismanagement, solves the wireless links lack of ability of adaptation to the network's dynamic nature. Self-organizing networks are capable of following the dynamic nature of the network. Using its three predefined bloc, i.e. self-configuration, self-optimization and self-healing, it can adapt itself to the traffic changes and also needs more human intervention.  Even though, the development of self-organizing network structure decrease the visibility of the trade off between spectral energy and energy efficiency, the deployment of a new user type bring out the previous problems. The developments in very and ultra large-scale integration and the decrease in the integrated circuit prices caused the spread of consumer electronics that contains RF modules, namely “things”. These thing devices (TD) produce large amount of data that are gathered from their environment based on their work definitions. The idea of connecting these TDs created the concept of Internet of Things (IoT). However, these new type of users are different from the existing mobile users. They have different QoS requirements and performance metrics. For most of the devices, the latency and jitter are not a realistic problem and they have no throughput concerns. However, they try to optimize their energy consumption over a large period. Due to this reason, they can be classified as a hybrid structure that exists between mobile devices and sensor nodes. The existing self-organizing network deployments are incapable of handling these devices as the existing network management topologies give particular importance to the optimization of the network QoS, which is not valid for TDs. For most of the network management deployments, the applied most optimal network deployment is the worst network topology for IoT networks. The Ad-Hoc algorithms and scheduling algorithms are maintaining the topology management frameworks so far. However, the increasing interactions between these two different user types, i.e. TDs and mobile users, brought the necessity of a complete architecture that can handle both of the users. In this study, a self-organized network management framework that can handle the hybrid user types is proposed. During the development phase of this management framework, we have designed two different network management frameworks for two different homogenous networks.  First, we have developed an immune inspired green self-organizing network (I2-gSON) controller that handles the throughput-concerned mobile users. During this study, we inspired from the immune system concepts and redefined the self-organizing network blocks using immune system features. More specifically, we inspired form B-cell, T-cell, Thymus and antigen concepts and mapped them to the self-configuration, self-optimization, self-healing and low energy efficiency concepts, respectively. The considered network topology consists of small cells and the users. The proposed framework is designed for the main base station structures of the network. The proposed framework uses three actions in the self-configuration block and tries to decrease the power consumption while maintaining the acceptance ratio of the base stations. By the end of the simulations, we observed that the proposed framework stabilizes the energy consumption of the network while increasing the acceptance ratio by 26%. Our second design proposes a self-organizing framework for IoT devices. In this study, we divided the TD types into two, i.e. trigger based devices (TBD) and periodic signaling devices (PSD). The proposed framework looks into the problems of coverage, energy efficiency for IoT. The self-organizing framework of this study decreases the human intervention. We explore first a tradeoff between the coverage and energy demands through simulation studies. Then, we defined two decision metrics, called as conflict and spatial parameters that are used to tune the extent of coverage and region of overlap. Both of these parameters are utilized for network management in self-optimization process. In addition, we develop a sleep mode optimization technique in order to minimize the energy consumption and stabilize the battery lifetime, which is a novel approach that considers the spatial distributions. These results showed that this technique provides 150% increase in durability with 220% increase in the overall lifetime. Finally, using these two different frameworks we proposed a novel hybrid topology management framework that can handle both IoT devices and mobile users. Developing this study, we used the strongholds of each framework and integrated them. We defined three-operation policy that effects the network deployment, i.e. high performance (HP), most energy efficient (MEE) and balanced system (BaS). The mobile user network topology is decided according to the active policy that is determined by the time of the day. IoT deployment is determined using the previously explained self-organizing framework. We used a weighted approach to determine the event probability and to maintain a higher event observation rate. In order to integrate this weighted approach, the network is divided into three subgroups. The simulation results proved that the proposed network could handle both IoT devices and mobile users and maintain high performance with a high-energy efficiency.Yüksek LisansM.Sc

MM-Wave HetNet in 5G and beyond Cellular Networks Reinforcement Learning Method to improve QoS and Exploiting Path Loss Model

This paper presents High density heterogeneous networks (HetNet) which are the most promising technology for the fifth generation (5G) cellular network. Since 5G will be available for a long time, previous generation networking systems will need customization and updates. We examine the merits and drawbacks of legacy and Q-Learning (QL)-based adaptive resource allocation systems. Furthermore, various comparisons between methods and schemes are made for the purpose of evaluating the solutions for future generation. Microwave macro cells are used to enable extra high capacity such as Long-Term Evolution (LTE), eNodeB (eNB), and Multimedia Communications Wireless technology (MC), in which they are most likely to be deployed. This paper also presents four scenarios for 5G mm-Wave implementation, including proposed system architectures. The WL algorithm allocates optimal power to the small cell base station (SBS) to satisfy the minimum necessary capacity of macro cell user equipment (MUEs) and small cell user equipment (SCUEs) in order to provide quality of service (QoS) (SUEs). The challenges with dense HetNet and the massive backhaul traffic they generate are discussed in this study. Finally, a core HetNet design based on clusters is aimed at reducing backhaul traffic. According to our findings, MM-wave HetNet and MEC can be useful in a wide range of applications, including ultra-high data rate and low latency communications in 5G and beyond. We also used the channel model simulator to examine the directional power delay profile with received signal power, path loss, and path loss exponent (PLE) for both LOS and NLOS using uniform linear array (ULA) 2X2 and 64x16 antenna configurations at 38 GHz and 73 GHz mmWave bands for both LOS and NLOS (NYUSIM). The simulation results show the performance of several path loss models in the mmWave and sub-6 GHz bands. The path loss in the close-in (CI) model at mmWave bands is higher than that of open space and two ray path loss models because it considers all shadowing and reflection effects between transmitter and receiver. We also compared the suggested method to existing models like Amiri, Su, Alsobhi, Iqbal, and greedy (non adaptive), and found that it not only enhanced MUE and SUE minimum capacities and reduced BT complexity, but it also established a new minimum QoS threshold. We also talked about 6G researches in the future. When compared to utilizing the dual slope route loss model alone in a hybrid heterogeneous network, our simulation findings show that decoupling is more visible when employing the dual slope path loss model, which enhances system performance in terms of coverage and data rate

Data analytics for mobile traffic in 5G networks using machine learning techniques

This thesis collects the research works I pursued as Ph.D. candidate at the Universitat Politecnica de Catalunya (UPC). Most of the work has been accomplished at the Mobile Network Department Centre Tecnologic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC). The main topic of my research is the study of mobile network traffic through the analysis of operative networks dataset using machine learning techniques. Understanding first the actual network deployments is fundamental for next-generation network (5G) for improving the performance and Quality of Service (QoS) of the users. The work starts from the collection of a novel type of dataset, using an over-the-air monitoring tool, that allows to extract the control information from the radio-link channel, without harming the users’ identities. The subsequent analysis comprehends a statistical characterization of the traffic and the derivation of prediction models for the network traffic. A wide group of algorithms are implemented and compared, in order to identify the highest performances. Moreover, the thesis addresses a set of applications in the context mobile networks that are prerogatives in the future mobile networks. This includes the detection of urban anomalies, the user classification based on the demanded network services, the design of a proactive wake-up scheme for efficient-energy devices.Esta tesis recoge los trabajos de investigación que realicé como Ph.D. candidato a la Universitat Politecnica de Catalunya (UPC). La mayor parte del trabajo se ha realizado en el Centro Tecnológico de Telecomunicaciones de Catalunya (CTTC) del Departamento de Redes Móviles. El tema principal de mi investigación es el estudio del tráfico de la red móvil a través del análisis del conjunto de datos de redes operativas utilizando técnicas de aprendizaje automático. Comprender primero las implementaciones de red reales es fundamental para la red de próxima generación (5G) para mejorar el rendimiento y la calidad de servicio (QoS) de los usuarios. El trabajo comienza con la recopilación de un nuevo tipo de conjunto de datos, utilizando una herramienta de monitoreo por aire, que permite extraer la información de control del canal de radioenlace, sin dañar las identidades de los usuarios. El análisis posterior comprende una caracterización estadística del tráfico y la derivación de modelos de predicción para el tráfico de red. Se implementa y compara un amplio grupo de algoritmos para identificar los rendimientos más altos. Además, la tesis aborda un conjunto de aplicaciones en el contexto de redes móviles que son prerrogativas en las redes móviles futuras. Esto incluye la detección de anomalías urbanas, la clasificación de usuarios basada en los servicios de red demandados, el diseño de un esquema de activación proactiva para dispositivos de energía eficiente.Postprint (published version

Capacity Enhancement Approaches for Long Term Evolution networks: Capacity Enhancement-Inspired Self-Organized Networking to Enhance Capacity and Fairness of Traffic in Long Term Evolution Networks by Utilising Dynamic Mobile Base-Stations

The long-term evolution (LTE) network has been proposed to provide better network capacity than the earlier 3G network. Driven by the market, the conventional LTE (3G) network standard could not achieve the expectations of the international mobile telecommunications advanced (IMT-Advanced) standard. To satisfy this gap, the LTE-Advanced was introduced with additional network functionalities to meet up with the IMT-Advanced Standard. In addition, due to the need to minimize operational expenditure (OPEX) and reduce human interventions, the wireless cellular networks are required to be self-aware, self-reconfigurable, self-adaptive and smart. An example of such network involves transceiver base stations (BTSs) within a self-organizing network (SON). Besides these great breakthroughs, the conventional LTE and LTE-Advanced networks have not been designed with the intelligence of scalable capacity output especially in sudden demographic changes, namely during events of football, malls, worship centres or during religious and cultural festivals. Since most of these events cannot be predicted, modern cellular networks must be scalable in terms of capacity and coverage in such unpredictable demographic surge. Thus, the use of dynamic BTSs is proposed to be used in modern and future cellular networks for crowd and demographic change managements. Dynamic BTSs are complements of the capability of SONs to search, determine and deploy less crowded/idle BTSs to densely crowded cells for scalable capacity management. The mobile BTSs will discover areas of dark coverages and fill-up the gap in terms of providing cellular services. The proposed network relieves the LTE network from overloading thus reducing packet loss, delay and improves fair load sharing. In order to trail the best (least) path, a bio-inspired optimization algorithm based on swarm-particle optimization is proposed over the dynamic BTS network. It uses the ant-colony optimization algorithm (ACOA) to find the least path. A comparison between an optimized path and the un-optimized path showed huge gain in terms of delay, fair load sharing and the percentage of packet loss