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Self-Organized Coverage and Capacity Optimization for Cellular Mobile Networks
Die zur Erfüllung der zu erwartenden Steigerungen übertragener
Datenmengen notwendige größere Heterogenität und steigende Anzahl von
Zellen werden in der Zukunft zu einer deutlich höheren Komplexität bei
Planung und Optimierung von Funknetzen führen. Zusätzlich erfordern
räumliche und zeitliche Änderungen der Lastverteilung eine dynamische
Anpassung von Funkabdeckung und -kapazität
(Coverage-Capacity-Optimization, CCO). Aktuelle Planungs- und
Optimierungsverfahren sind hochgradig von menschlichem Einfluss abhängig,
was sie zeitaufwändig und teuer macht. Aus diesen Grnden treffen Ansätze
zur besseren Automatisierung des Netzwerkmanagements sowohl in der
Industrie, als auch der Forschung auf groes
Interesse.Selbstorganisationstechniken (SO) haben das Potential, viele der
aktuell durch Menschen gesteuerten Abläufe zu automatisieren. Ihnen wird
daher eine zentrale Rolle bei der Realisierung eines einfachen und
effizienten Netzwerkmanagements zugeschrieben. Die vorliegende Arbeit
befasst sich mit selbstorganisierter Optimierung von Abdeckung und
Übertragungskapazität in Funkzellennetzwerken. Der Parameter der Wahl
hierfür ist die Antennenneigung. Die zahlreichen vorhandenen Ansätze
hierfür befassen sich mit dem Einsatz heuristischer Algorithmen in der
Netzwerkplanung. Im Gegensatz dazu betrachtet diese Arbeit den verteilten
Einsatz entsprechender Optimierungsverfahren in den betreffenden
Netzwerkknoten. Durch diesen Ansatz können zentrale Fehlerquellen (Single
Point of Failure) und Skalierbarkeitsprobleme in den kommenden heterogenen
Netzwerken mit hoher Knotendichte vermieden werden.Diese Arbeit stellt
einen "Fuzzy Q-Learning (FQL)"-basierten Ansatz vor, ein einfaches
Maschinenlernverfahren mit einer effektiven Abstraktion kontinuierlicher
Eingabeparameter. Das CCO-Problem wird als Multi-Agenten-Lernproblem
modelliert, in dem jede Zelle versucht, ihre optimale Handlungsstrategie
(d.h. die optimale Anpassung der Antennenneigung) zu lernen. Die
entstehende Dynamik der Interaktion mehrerer Agenten macht die
Fragestellung interessant. Die Arbeit betrachtet verschiedene Aspekte des
Problems, wie beispielsweise den Unterschied zwischen egoistischen und
kooperativen Lernverfahren, verteiltem und zentralisiertem Lernen, sowie
die Auswirkungen einer gleichzeitigen Modifikation der Antennenneigung auf
verschiedenen Knoten und deren Effekt auf die Lerneffizienz.Die
Leistungsfähigkeit der betrachteten Verfahren wird mittels eine
LTE-Systemsimulators evaluiert. Dabei werden sowohl gleichmäßig verteilte
Zellen, als auch Zellen ungleicher Größe betrachtet. Die entwickelten
Ansätze werden mit bekannten Lösungen aus der Literatur verglichen. Die
Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagenen Lösungen effektiv auf
Änderungen im Netzwerk und der Umgebung reagieren können. Zellen stellen
sich selbsttätig schnell auf Ausfälle und Inbetriebnahmen benachbarter
Systeme ein und passen ihre Antennenneigung geeignet an um die
Gesamtleistung des Netzes zu verbessern. Die vorgestellten Lernverfahren
erreichen eine bis zu 30 Prozent verbesserte Leistung als bereits bekannte
Ansätze. Die Verbesserungen steigen mit der Netzwerkgröße.The challenging task of cellular network planning and optimization will
become more and more complex because of the expected heterogeneity and
enormous number of cells required to meet the traffic demands of coming
years. Moreover, the spatio-temporal variations in the traffic patterns of
cellular networks require their coverage and capacity to be adapted
dynamically. The current network planning and optimization procedures are
highly manual, which makes them very time consuming and resource
inefficient. For these reasons, there is a strong interest in industry and
academics alike to enhance the degree of automation in network management.
Especially, the idea of Self-Organization (SO) is seen as the key to
simplified and efficient cellular network management by automating most of
the current manual procedures. In this thesis, we study the self-organized
coverage and capacity optimization of cellular mobile networks using
antenna tilt adaptations. Although, this problem is widely studied in
literature but most of the present work focuses on heuristic algorithms for
network planning tool automation. In our study we want to minimize this
reliance on these centralized tools and empower the network elements for
their own optimization. This way we can avoid the single point of failure
and scalability issues in the emerging heterogeneous and densely deployed
networks.In this thesis, we focus on Fuzzy Q-Learning (FQL), a machine
learning technique that provides a simple learning mechanism and an
effective abstraction level for continuous domain variables. We model the
coverage-capacity optimization as a multi-agent learning problem where each
cell is trying to learn its optimal action policy i.e. the antenna tilt
adjustments. The network dynamics and the behavior of multiple learning
agents makes it a highly interesting problem. We look into different
aspects of this problem like the effect of selfish learning vs. cooperative
learning, distributed vs. centralized learning as well as the effect of
simultaneous parallel antenna tilt adaptations by multiple agents and its
effect on the learning efficiency.We evaluate the performance of the
proposed learning schemes using a system level LTE simulator. We test our
schemes in regular hexagonal cell deployment as well as in irregular cell
deployment. We also compare our results to a relevant learning scheme from
literature. The results show that the proposed learning schemes can
effectively respond to the network and environmental dynamics in an
autonomous way. The cells can quickly respond to the cell outages and
deployments and can re-adjust their antenna tilts to improve the overall
network performance. Additionally the proposed learning schemes can achieve
up to 30 percent better performance than the available scheme from
literature and these gains increases with the increasing network size
Cost based optimization for strategic mobile radio access network planning using metaheuristics
La evolución experimentada por las comunicaciones móviles a lo largo de las últimas
décadas ha sido motivada por dos factores principales: el surgimiento de nuevas aplicaciones
y necesidades por parte del usuario, así como los avances tecnológicos. Los
servicios ofrecidos para términales móviles han evolucionado desde el clásico servicio
de voz y mensajes cortos (SMS), a servicios más atractivos y por lo tanto con una
rápida aceptación por parte de usuario final como, video telephony, video streaming,
online gaming, and the internet broadband access (MBAS). Todos estos nuevos servicios
se han convertido en una realidad gracias a los avances técnologicos, avances
tales como nuevas técnicas de acceso al medio compartido, nuevos esquemas de codificiación
y modulación de la información intercambiada, sistemas de transmisión y
recepción basados en múltiples antenas (MIMO), etc.
Un aspecto importante en esta evolución fue la liberación del sector a principios de
los años 90, donde la función reguladora llevado a cabo por las autoridades regulatorias
nacionales (NRA) se ha antojado fundamental. Uno de los principales problemas
tratados por la NRA espcífica de cada nación es la determinación de los costes por
servicios mayoristas, esto es los servicios entre operadores de servicios móvilles, entre
los que cabe destacar el coste por terminación de llamada o de inteconexión. El
servicio de interconexión hace posible la comunicación de usuarios de diferente operadores,
así como el acceso a la totalidad de servicios, incluso a aquellos no prestados
por un operador en concreto gracias al uso de una red perteneciente a otro operador,
por parte de todos los usuarios.
El objetivo principal de esta tesis es la minimización de los costes de inversión en
equipamiento de red, lo cual repercute en el establecimiento de las tarifas de interconexión
como se verá a lo largo de este trabajo. La consecución de dicho objetivo
se divide en dos partes: en primer lugar, el desarrollo de un conjunto de algoritmos
para el dimesionado óptimo de una red de acceso radio (RAN) para un sistema de
comunicaciones móvilles. En segundo lugar, el diseño y aplicación de algoritmos de
optimización para la distribución óptima de los servicios sobre el conjunto de tecnologías
móviles existentes (OSDP).
El modulo de diseño de red proporciona cuatro algoritmos diferenciados encargados
del dimensionado y planificación de la red de acceso móvil. Estos algoritmos se aplican
en un entorno multi-tecnología, considerando sistemas de segunda (2G), tercera
(3G) y cuarta (4G) generación, multi-usuario, teniendo en cuenta diferentes perfiles
de usuarios con su respectiva carga de tráfico, y multo-servicio, incluyendo voz, servicios
de datos de baja velocidad (64-144 Kbps), y acceso a internet de banda ancha
móvil.
La segunda parte de la tesis se encarga de distribuir de una manera óptima el conjunto
de servicios sobre las tecnologías a desplegar. El objetivo de esta parte es
hacer un uso eficiente de las tecnologías existentes reduciendo los costes de inversión
en equipamiento de red. Esto es posible gracias a las diferencias tecnológicas existente
entre los diferentes sistemas móviles, que hacen que los sistemas de segunda
generación sean adecuados para proporcionar el servicio de voz y mensajería corta,
mientras que redes de tercera generación muestran un mejor rendimiento en la transmisión
de servicios de datos. Por último, el servicio de banda ancha móvil es nativo
de redes de última generadón, como High Speed Data Acces (HSPA) y 4G.
Ambos módulos han sido aplicados a un extenso conjunto de experimentos para el
desarrollo de análisis tecno-económicos tales como el estudio del rendimiento de las
tecnologías de HSPA y 4G para la prestación del servicio de banda ancha móvil, así
como el análisis de escenarios reales de despliegue para redes 4G que tendrán lugar a
partir del próximo año coinicidiendo con la licitación de las frecuencias en la banda
de 800 MHz. Así mismo, se ha llevado a cabo un estudio sobre el despliegue de redes
de 4G en las bandas de 800 MHz, 1800 MHz y 2600 MHz, comparando los costes
de inversión obtenidos tras la optimización. En todos los casos se ha demostrado
la mejora, en términos de costes de inversión, obtenida tras la aplicación de ambos
módulos, posibilitando una reducción en la determinación de los costes de provisión
de servicios.
Los estudios realizados en esta tesis se centran en la nación de España, sin embargo
todos los algoritmos implementados son aplicables a cualquier otro país europeo,
prueba de ello es que los algoritmos de diseño de red han sido utilizados en diversos
proyectos de regulación
Final report on the evaluation of RRM/CRRM algorithms
Deliverable public del projecte EVERESTThis deliverable provides a definition and a complete evaluation of the RRM/CRRM algorithms selected in D11 and D15, and evolved and refined on an iterative process. The evaluation will be carried out by means of simulations using the simulators provided at D07, and D14.Preprin
Cost based optimization for strategic mobile radio access network planning using metaheuristics
La evolución experimentada por las comunicaciones móviles a lo largo de las últimas
décadas ha sido motivada por dos factores principales: el surgimiento de nuevas aplicaciones
y necesidades por parte del usuario, así como los avances tecnológicos. Los
servicios ofrecidos para términales móviles han evolucionado desde el clásico servicio
de voz y mensajes cortos (SMS), a servicios más atractivos y por lo tanto con una
rápida aceptación por parte de usuario final como, video telephony, video streaming,
online gaming, and the internet broadband access (MBAS). Todos estos nuevos servicios
se han convertido en una realidad gracias a los avances técnologicos, avances
tales como nuevas técnicas de acceso al medio compartido, nuevos esquemas de codificiación
y modulación de la información intercambiada, sistemas de transmisión y
recepción basados en múltiples antenas (MIMO), etc.
Un aspecto importante en esta evolución fue la liberación del sector a principios de
los años 90, donde la función reguladora llevado a cabo por las autoridades regulatorias
nacionales (NRA) se ha antojado fundamental. Uno de los principales problemas
tratados por la NRA espcífica de cada nación es la determinación de los costes por
servicios mayoristas, esto es los servicios entre operadores de servicios móvilles, entre
los que cabe destacar el coste por terminación de llamada o de inteconexión. El
servicio de interconexión hace posible la comunicación de usuarios de diferente operadores,
así como el acceso a la totalidad de servicios, incluso a aquellos no prestados
por un operador en concreto gracias al uso de una red perteneciente a otro operador,
por parte de todos los usuarios.
El objetivo principal de esta tesis es la minimización de los costes de inversión en
equipamiento de red, lo cual repercute en el establecimiento de las tarifas de interconexión
como se verá a lo largo de este trabajo. La consecución de dicho objetivo
se divide en dos partes: en primer lugar, el desarrollo de un conjunto de algoritmos
para el dimesionado óptimo de una red de acceso radio (RAN) para un sistema de
comunicaciones móvilles. En segundo lugar, el diseño y aplicación de algoritmos de
optimización para la distribución óptima de los servicios sobre el conjunto de tecnologías
móviles existentes (OSDP).
El modulo de diseño de red proporciona cuatro algoritmos diferenciados encargados
del dimensionado y planificación de la red de acceso móvil. Estos algoritmos se aplican
en un entorno multi-tecnología, considerando sistemas de segunda (2G), tercera
(3G) y cuarta (4G) generación, multi-usuario, teniendo en cuenta diferentes perfiles
de usuarios con su respectiva carga de tráfico, y multo-servicio, incluyendo voz, servicios
de datos de baja velocidad (64-144 Kbps), y acceso a internet de banda ancha
móvil.
La segunda parte de la tesis se encarga de distribuir de una manera óptima el conjunto
de servicios sobre las tecnologías a desplegar. El objetivo de esta parte es
hacer un uso eficiente de las tecnologías existentes reduciendo los costes de inversión
en equipamiento de red. Esto es posible gracias a las diferencias tecnológicas existente
entre los diferentes sistemas móviles, que hacen que los sistemas de segunda
generación sean adecuados para proporcionar el servicio de voz y mensajería corta,
mientras que redes de tercera generación muestran un mejor rendimiento en la transmisión
de servicios de datos. Por último, el servicio de banda ancha móvil es nativo
de redes de última generadón, como High Speed Data Acces (HSPA) y 4G.
Ambos módulos han sido aplicados a un extenso conjunto de experimentos para el
desarrollo de análisis tecno-económicos tales como el estudio del rendimiento de las
tecnologías de HSPA y 4G para la prestación del servicio de banda ancha móvil, así
como el análisis de escenarios reales de despliegue para redes 4G que tendrán lugar a
partir del próximo año coinicidiendo con la licitación de las frecuencias en la banda
de 800 MHz. Así mismo, se ha llevado a cabo un estudio sobre el despliegue de redes
de 4G en las bandas de 800 MHz, 1800 MHz y 2600 MHz, comparando los costes
de inversión obtenidos tras la optimización. En todos los casos se ha demostrado
la mejora, en términos de costes de inversión, obtenida tras la aplicación de ambos
módulos, posibilitando una reducción en la determinación de los costes de provisión
de servicios.
Los estudios realizados en esta tesis se centran en la nación de España, sin embargo
todos los algoritmos implementados son aplicables a cualquier otro país europeo,
prueba de ello es que los algoritmos de diseño de red han sido utilizados en diversos
proyectos de regulación
Traffic-Driven Energy Efficient Operational Mechanisms in Cellular Access Networks
Recent explosive growth in mobile data traffic is increasing energy consumption in cellular networks at an incredible rate. Moreover, as a direct result of the conventional static network provisioning approach, a significant amount of electrical energy is being wasted in the existing networks. Therefore, in recent time, the issue of designing energy efficient cellular networks has drawn significant attention, which is also the foremost motivation behind this research. The proposed research is particularly focused on the design of self-organizing type traffic-sensitive dynamic network reconfiguring mechanisms for energy efficiency in cellular systems. Under the proposed techniques, radio access networks (RANs) are adaptively reconfigured using less equipment leading to reduced energy utilization. Several energy efficient cellular network frameworks by employing inter-base station (BS) cooperation in RANs are proposed. Under these frameworks, based on the instantaneous traffic demand, BSs are dynamically switched between active and sleep modes by redistributing traffic among them and thus, energy savings is achieved. The focus is then extended to exploiting the availability of multiple cellular networks for extracting energy savings through inter-RAN cooperation. Mathematical models for both of these single-RAN and multi-RAN cooperation mechanisms are also formulated. An alternative energy saving technique using dynamic sectorization (DS) under which some of the sectors in the underutilized BSs are turned into sleep mode is also proposed. Algorithms for both the distributed and the centralized implementations are developed. Finally, a two-dimensional energy efficient network provisioning mechanism is proposed by jointly applying both the DS and the dynamic BS switching. Extensive simulations are carried out, which demonstrate the capability of the proposed mechanisms in substantially enhancing the energy efficiency of cellular networks
Optimization of Mobility Parameters using Fuzzy Logic and Reinforcement Learning in Self-Organizing Networks
In this thesis, several optimization techniques for next-generation wireless networks are proposed to solve different problems in the field of Self-Organizing Networks and heterogeneous networks. The common basis of these problems is that network parameters are automatically tuned to deal with the specific problem. As the set of network parameters is extremely large, this work mainly focuses on parameters involved in mobility management. In addition, the proposed self-tuning schemes are based on Fuzzy Logic Controllers (FLC), whose potential lies in the capability to express the knowledge in a similar way to the human perception and reasoning. In addition, in those cases in which a mathematical approach has been required to optimize the behavior of the FLC, the selected solution has been Reinforcement Learning, since this methodology is especially appropriate for learning from interaction, which becomes essential in complex systems such as wireless networks.
Taking this into account, firstly, a new Mobility Load Balancing (MLB) scheme is proposed to solve persistent congestion problems in next-generation wireless networks, in particular, due to an uneven spatial traffic distribution, which typically leads to an inefficient usage of resources. A key feature of the proposed algorithm is that not only the parameters are optimized, but also the parameter tuning strategy. Secondly, a novel MLB algorithm for enterprise femtocells scenarios is proposed. Such scenarios are characterized by the lack of a thorough deployment of these low-cost nodes, meaning that a more efficient use of radio resources can be achieved by applying effective MLB schemes. As in the previous problem, the optimization of the self-tuning process is also studied in this case. Thirdly, a new self-tuning algorithm for Mobility Robustness Optimization (MRO) is proposed. This study includes the impact of context factors such as the system load and user speed, as well as a proposal for coordination between the designed MLB and MRO functions. Fourthly, a novel self-tuning algorithm for Traffic Steering (TS) in heterogeneous networks is proposed. The main features of the proposed algorithm are the flexibility to support different operator policies and the adaptation capability to network variations. Finally, with the aim of validating the proposed techniques, a dynamic system-level simulator for Long-Term Evolution (LTE) networks has been designed
Small Cells for Broadband Internet Access in Low-Income Suburban Areas in Emerging Market Environments
Mobile broadband technologies are providing the best and most commonly used broadband connectivity in many emerging markets. In some regions such as Africa, mobile networks provide the only feasible ways for extending the socio-economic benefits of broadband Internet access to the masses. The use of small cell technologies, like femtocells provide an attractive solution for such areas as femtocells are most cost – effective option for coverage and capacity expansion. Furthermore, femtocells are operator managed access points which can be easily deployed and operated by the end user.
It is well known that increased densification of cell sites is the most effective means for broadband mobile network capacity and coverage enhancements. However, cell densification through adding new macrocell sites by operators is usually a costly option. Therefore, this thesis will investigate methods to achieve mobile broadband capacity and coverage enhancements in low – income informal settlements or slum area, through more cost – effective cell densification using femtocells. Moreover this thesis will validate the performance gains of small cell concept for the case study through extensive simulations.
The impacts of femtocell in the network, the performance gain from femtocell and gain provided by different deployment strategies have been studied. Simulation results highlight the potential benefits of using femtocells in the network for extended broadband connectivity. With the femto increment the network performance increases up to a great extent
Network reputation-based quality optimization of video delivery in heterogeneous wireless environments
The mass-market adoption of high-end mobile devices and increasing amount of video traffic has led the mobile operators to adopt various solutions to help them cope with the explosion of mobile broadband data traffic, while ensuring high Quality of Service (QoS) levels to their services. Deploying small-cell base stations within the existing macro-cellular networks and offloading traffic from the large macro-cells to the small cells is seen as a promising solution to increase capacity and improve network performance at low cost. Parallel use of diverse technologies is also employed. The result is a heterogeneous network environment (HetNets), part of the next generation network deployments.
In this context, this thesis makes a step forward towards the “Always Best Experience” paradigm, which considers mobile users seamlessly roaming in the HetNets environment. Supporting ubiquitous connectivity and enabling very good quality of rich mobile services anywhere and anytime is highly challenging, mostly due to the heterogeneity of the selection criteria, such as: application requirements (e.g., voice, video, data, etc.); different device types and with various capabilities (e.g., smartphones, netbooks, laptops, etc.); multiple overlapping networks using diverse technologies (e.g., Wireless Local Area Networks (IEEE 802.11), Cellular Networks Long Term Evolution (LTE), etc.) and different user preferences. In fact, the mobile users are facing a complex decision when they need to dynamically select the best value network to connect to in order to get the “Always Best Experience”.
This thesis presents three major contributions to solve the problem described above: 1) The Location-based Network Prediction mechanism in heterogeneous wireless networks (LNP) provides a shortlist of best available networks to the mobile user based on his location, history record and routing plan; 2) Reputation-oriented Access Network Selection mechanism (RANS) selects the best reputation network from the available networks for the mobile user based on the best trade-off between QoS, energy consumptions and monetary cost. The network reputation is defined based on previous user-network interaction, and consequent user experience with the network. 3) Network Reputation-based Quality Optimization of Video Delivery in heterogeneous networks (NRQOVD) makes use of a reputation mechanism to enhance the video content quality via multipath delivery or delivery adaptation
Recent Trends in Communication Networks
In recent years there has been many developments in communication technology. This has greatly enhanced the computing power of small handheld resource-constrained mobile devices. Different generations of communication technology have evolved. This had led to new research for communication of large volumes of data in different transmission media and the design of different communication protocols. Another direction of research concerns the secure and error-free communication between the sender and receiver despite the risk of the presence of an eavesdropper. For the communication requirement of a huge amount of multimedia streaming data, a lot of research has been carried out in the design of proper overlay networks. The book addresses new research techniques that have evolved to handle these challenges
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