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

Multiuser MIMO techniques with feedback

Kooperative Antennenanlagen haben vor kurzem einen heißen Forschungsthema geworden, da Sie deutlich höhere spektrale Effizienz als herkömmliche zelluläre Systeme versprechen. Der Gewinn wird durch die Eliminierung von Inter-Zelle Störungen (ICI) durch Koordinierung der-Antenne Übertragungen erworben. Vor kurzem, verteilte Organisation Methoden vorgeschlagen. Eine der größten Herausforderungen für das Dezentrale kooperative Antennensystem ist Kanalschätzung für den Downlink Kanal besonders wenn FDD verwendet wird. Alle zugehörigen Basisstationen im genossenschaftlichen Bereich müssen die vollständige Kanal Informationen zu Wissen, die entsprechenden precoding Gewicht Matrix zu berechnen. Diese Information ist von mobilen Stationen übertragen werden Stationen mit Uplink Ressourcen zu stützen. Wird als mehrere Basisstationen und mehreren mobilen Stationen in kooperativen Antennensysteme und jede Basisstation und Mobilstation beteiligt sind, können mit mehreren Antennen ausgestattet sein, die Anzahl der Kanal Parameter wieder gefüttert werden erwartet, groß zu sein. In dieser Arbeit wird ein effizientes Feedback Techniken der downlink Kanal Informationen sind für die Multi-user Multiple Input Multiple Output Fall vorgeschlagen, der insbesondere auf verteilte kooperative Antennensysteme zielt. Zuerst wird ein Unterraum-basiertes Kanalquantisierungsverfahren vorgeschlagen, das ein vorbestimmtes Codebuch verwendet. Ein iterativer Codebuchentwurfsalgorithmus wird vorgeschlagen, der zu einem lokalen optimalen Codebuch konvergiert. Darüber hinaus werden Feedback-Overhead-Reduktionsverfahren entwickelt, die die zeitliche Korrelation des Kanals ausnutzen. Es wird gezeigt, dass das vorgeschlagene adaptive Codebuchverfahren in Verbindung mit einem Datenkomprimierungsschema eine Leistung nahe an dem perfekten Kanalfall erzielt, was viel weniger Rückkopplungsoverhead im Vergleich zu anderen Techniken erfordert. Das auf dem Unterraum basierende Kanalquantisierungsverfahren wird erweitert, indem mehrere Antennen auf der Senderseite und/oder auf der Empfängerseite eingeführt werden, und die Leistung eines Vorcodierungs- (/Decodierungs-) Schemas mit regulierter Blockdiagonalisierung (RBD) wurde untersucht. Es wird ein kosteneffizientes Decodierungsmatrixquantisierungsverfahren vorgeschlagen, dass eine komplexe Berechnung an der Mobilstation vermeiden kann, während es nur eine leichte Verschlechterung zeigt. Die Arbeit wird abgeschlossen, indem die vorgeschlagenen Feedback-Methoden hinsichtlich ihrer Leistung, ihres erforderlichen Feedback-Overheads und ihrer Rechenkomplexität verglichen werden.Cooperative antenna systems have recently become a hot research topic, as they promise significantly higher spectral efficiency than conventional cellular systems. The gain is acquired by eliminating inter-cell interference (ICI) through coordination of the base antenna transmissions. Recently, distributed organization methods have been suggested. One of the main challenges of the distributed cooperative antenna system is channel estimation for the downlink channel especially when FDD is used. All of the associated base stations in the cooperative area need to know the full channel state information to calculate the corresponding precoding weight matrix. This information has to be transferred from mobile stations to base stations by using uplink resources. As several base stations and several mobile stations are involved in cooperative antenna systems and each base station and mobile station may be equipped with multiple antennas, the number of channel state parameters to be fed back is expected to be big. In this thesis, efficient feedback techniques of the downlink channel state information are proposed for the multi-user multiple-input multiple-output case, targeting distributed cooperative antenna systems in particular. First, a subspace based channel quantization method is proposed which employs a predefined codebook. An iterative codebook design algorithm is proposed which converges to a local optimum codebook. Furthermore, feedback overhead reduction methods are devised exploiting temporal correlation of the channel. It is shown that the proposed adaptive codebook method in conjunction with a data compression scheme achieves a performance close to the perfect channel case, requiring much less feedback overhead compared with other techniques. The subspace based channel quantization method is extended by introducing multiple antennas at the transmitter side and/or at the receiver side and the performance of a regularized block diagonalization (RBD) precoding(/decoding) scheme has been investigated as well as a zero-forcing (ZF) precoding scheme. A cost-efficient decoding matrix quantization method is proposed which can avoid a complex computation at the mobile station while showing only a slight degradation. The thesis is concluded by comparing the proposed feedback methods in terms of their performance, their required feedback overhead, and their computational complexity. The techniques that are developed in this thesis can be useful and applicable for 5G, which is envisioned to support the high granularity/resolution codebook and its efficient deployment schemes. Keywords: MU-MIMO, COOPA, limited feedback, CSI, CQ, feedback overhead reduction, Givens rotatio

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

Optimierung der Handover Entscheidung in Infrastrukturnetzen unter Verwendung von realistischen Simulationsumgebungen

The development of mobile communication services and technologies in recent years boosts the importance and ubiquity of terminal equipments in our everyday life. The main drivers for this development are the reliability of the offered services and the user friendliness, allowing a huge variety of communication services with a single device. To assure a high communication quality and the usability of the services a seamless connectivity is beneficial or even mandatory, e.g. for voice calls, video streaming, gaming or safety-critical application based on car-to-car communication. Due to the cellular nature of infrastructure networks, mobile users will cross cell boundaries and need to switch the serving cell with the help of a handover procedure. The timing of the handover is essential to keep the mobile devices connected to the network. The introduction of measurement based optimisation in the context of self-organising networks enables the optimisation of the handover decision. The key enabler for the optimisation are a cost function that incorporates the relevant handover performance indicators, a reasonable observation time to evaluate the performance and an optimisation algorithm that reliably improves the handover performance in various, ever-changing network conditions. In the recent years several handover optimisation algorithms have been investigated. Nevertheless, the influence of the target function on the optimisation, the dimensioning of the observation window and the impact of network condition changes have not been investigated so far. In this dissertation a detailed analysis of the handover performance indicators is presented. Beyond that, additional system information or measurements are valued as potential candidates to allow further improvement of the handover performance. Particular attention is paid to the ability to adapt to changing network conditions since the introduction of new cell layers (small cells), new techniques like adaptive antenna systems or spectrum sharing or the introduction of new communication technologies like LTE-Advanced increases the complexity of future mobile communication networks. Finally, we develop an optimisation algorithm that reliably and quickly optimises the handover performance in various and fast-changing network conditions.Mobile Endgeräte gewinnen in unserem täglichen Leben zunehmend an Bedeutung. Dieser Trend wird vorangetrieben durch die rasante Entwicklung der Mobilfunktechnologien und neu angebotene Dienste in den letzten Jahren. Immer mehr Dienstleistungen werden über ein einzelnes Endgerät bereitgestellt. Um eine hohe Übertragungsqualität zur Nutzung der Dienste sicherzustellen, ist eine nahtlose Verbindung zum Kommunikationsnetzwerk wünschenswert oder sogar obligatorisch, z.B. für Sprachverbindungen, Video-Streaming, Onlinespiele oder sicherheitsrelevante Anwendungen der Car-to-Car-Kommunikation. Bedingt durch die zellulare Struktur der Mobilfunknetze ist zur Aufrechterhaltung der Kommunikation ein Zellwechsel (Handover) im Randbereich des Versorgungsgebietes einer Zelle notwendig. Der genaue Zeitpunkt des Zellwechsels ist dabei von besonderer Bedeutung. Die Einführung der messungsbasierten Selbst-Optimierung für Mobilfunknetze ermöglicht die Optimierung der Zellwechsel-Entscheidung. Die wesentlichen Voraussetzungen für eine Optimierung sind eine Optimierungszielfunktion auf Basis der Leistungsindikatoren, eine angemessene Beobachtungszeit sowie die Entwicklung eines möglichst allgemeingültigen Optimierungsverfahrens. In den letzten Jahren sind viele solcher Verfahren untersucht und veröffentlicht worden. Dennoch sind der Einfluss der Zielfunktion auf die Optimierung, die Dimensionierung des Beobachtungszeitraums und die Auswirkungen von Netzzustandsänderungen auf die Optimierung bisher weitgehend vernachlässigt worden. In dieser Arbeit wird eine detaillierte Analyse der Zellwechsel-Leistungsindikatoren in LTE durchgeführt. Darüber hinaus wird die Eignung zusätzlicher Systeminformationen oder Messungen zur weiteren Verbesserung der Zellwechsel-Entscheidung untersucht. Durch die Einführung neuer Zelltypen (z.B. Small Cells), moderner Übertragungstechniken wie adaptive Antennensysteme oder die Einführung neuer Technologien wie LTE Advanced nimmt die Komplexität der zukünftigen Mobilfunknetze stetig zu. Das in dieser Arbeit entwickelte Optimierungsverfahren ermöglicht eine schnelle und zuverlässige Anpassung der Zellwechselparameter an die veränderlichen Bedingungen in den Mobilfunknetzen und kann daher auch in komplexeren Systemen eingesetzt werden