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Self-Optimization of Coverage and Capacity in LTE using Adaptive Antenna Systems
In cellular radio networks, the selection of antenna parameters and techniques for antennas plays a key role for capacity and coverage area. Not only network performance is affected by suboptimal network planning but also it is affected by the dynamic radio environment. Therefore, antenna parameters should be adjusted adaptively. Since reacting to the changed situation manually is very expensive and time consuming, The Third Generation Partnership Project (3GPP) introduced the Coverage and Capacity Optimization (CCO) use case for Long Term Evolution (LTE) under the topic of Self-Organizing Network (SON).
This thesis work provides a detailed analysis of the optimization space of antenna parameters and compares different tilt techniques as well as discusses vertical sectorization as a novel capacity optimization approach. The work continues by further focusing on the self optimization of coverage and capacity using Adaptive Antenna Systems (AAS) on the basis of findings in the previous simulations on antenna parameters.
Evaluations are performed by mapping link-level simulation results into a system level LTE simulator that models antennas in details and propagation in three dimensions
Self-Organized Coverage and Capacity Optimization for Cellular Mobile Networks
ï»żDie zur ErfĂŒllung der zu erwartenden Steigerungen ĂŒbertragener
Datenmengen notwendige gröĂere HeterogenitĂ€t und steigende Anzahl von
Zellen werden in der Zukunft zu einer deutlich höheren KomplexitÀt bei
Planung und Optimierung von Funknetzen fĂŒhren. ZusĂ€tzlich erfordern
rĂ€umliche und zeitliche Ănderungen der Lastverteilung eine dynamische
Anpassung von Funkabdeckung und -kapazitÀt
(Coverage-Capacity-Optimization, CCO). Aktuelle Planungs- und
Optimierungsverfahren sind hochgradig von menschlichem Einfluss abhÀngig,
was sie zeitaufwÀndig und teuer macht. Aus diesen Grnden treffen AnsÀtze
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 AblÀufe 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
ĂbertragungskapazitĂ€t in Funkzellennetzwerken. Der Parameter der Wahl
hierfĂŒr ist die Antennenneigung. Die zahlreichen vorhandenen AnsĂ€tze
hierfĂŒr 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
LeistungsfÀhigkeit der betrachteten Verfahren wird mittels eine
LTE-Systemsimulators evaluiert. Dabei werden sowohl gleichmĂ€Ăig verteilte
Zellen, als auch Zellen ungleicher GröĂe betrachtet. Die entwickelten
AnsÀtze werden mit bekannten Lösungen aus der Literatur verglichen. Die
Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagenen Lösungen effektiv auf
Ănderungen im Netzwerk und der Umgebung reagieren können. Zellen stellen
sich selbsttÀtig schnell auf AusfÀlle 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
AnsĂ€tze. Die Verbesserungen steigen mit der NetzwerkgröĂe.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
Intra-Cluster Autonomous Coverage Optimization For Dense LTE-A Networks
Self Organizing Networks (SONs) are considered as vital deployments towards
upcoming dense cellular networks. From a mobile carrier point of view,
continuous coverage optimization is critical for better user perceptions. The
majority of SON contributions introduce novel algorithms that optimize specific
performance metrics. However, they require extensive processing delays and
advanced knowledge of network statistics that may not be available. In this
work, a progressive Autonomous Coverage Optimization (ACO) method combined with
adaptive cell dimensioning is proposed. The proposed method emphasizes the fact
that the effective cell coverage is a variant on actual user distributions. ACO
algorithm builds a generic Space-Time virtual coverage map per cell to detect
coverage holes in addition to limited or extended coverage conditions.
Progressive levels of optimization are followed to timely resolve coverage
issues with maintaining optimization stability. Proposed ACO is verified under
both simulations and practical deployment in a pilot cluster for a worldwide
mobile carrier. Key Performance Indicators show that proposed ACO method
significantly enhances system coverage and performance.Comment: conferenc
FDD Massive MIMO Based on Efficient Downlink Channel Reconstruction
Massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems deploying a large
number of antennas at the base station considerably increase the spectrum
efficiency by serving multiple users simultaneously without causing severe
interference. However, the advantage relies on the availability of the downlink
channel state information (CSI) of multiple users, which is still a challenge
in frequency-division-duplex transmission systems. This paper aims to solve
this problem by developing a full transceiver framework that includes downlink
channel training (or estimation), CSI feedback, and channel reconstruction
schemes. Our framework provides accurate reconstruction results for multiple
users with small amounts of training and feedback overhead. Specifically, we
first develop an enhanced Newtonized orthogonal matching pursuit (eNOMP)
algorithm to extract the frequency-independent parameters (i.e., downtilts,
azimuths, and delays) from the uplink. Then, by leveraging the information from
these frequency-independent parameters, we develop an efficient downlink
training scheme to estimate the downlink channel gains for multiple users. This
training scheme offers an acceptable estimation error rate of the gains with a
limited pilot amount. Numerical results verify the precision of the eNOMP
algorithm and demonstrate that the sum-rate performance of the system using the
reconstructed downlink channel can approach that of the system using perfect
CSI
Benefits and limits of machine learning for the implicit coordination on SON functions
Bedingt durch die EinfĂŒhrung neuer Netzfunktionen in den Mobilfunknetzen der nĂ€chsten Generation, z. B. Slicing oder Mehrantennensysteme, sowie durch die Koexistenz mehrerer Funkzugangstechnologien, werden die Optimierungsaufgaben Ă€uĂerst komplex und erhöhen die OPEX (OPerational EXpenditures). Um den Nutzern Dienste mit wettbewerbsfĂ€higer DienstgĂŒte (QoS) zu bieten und gleichzeitig die Betriebskosten niedrig zu halten, wurde von den Standardisierungsgremien das Konzept des selbstorganisierenden Netzes (SON) eingefĂŒhrt, um das Netzmanagement um eine Automatisierungsebene zu erweitern. Es wurden dafĂŒr mehrere SON-Funktionen (SFs) vorgeschlagen, um einen bestimmten Netzbereich, wie Abdeckung oder KapazitĂ€t, zu optimieren. Bei dem konventionellen Entwurf der SFs wurde jede Funktion als Regler mit geschlossenem Regelkreis konzipiert, der ein lokales Ziel durch die Einstellung bestimmter Netzwerkparameter optimiert. Die Beziehung zwischen mehreren SFs wurde dabei jedoch bis zu einem gewissen Grad vernachlĂ€ssigt. Daher treten viele widersprĂŒchliche Szenarien auf, wenn mehrere SFs in einem mobilen Netzwerk instanziiert werden. Solche widersprĂŒchlichen Funktionen in den Netzen verschlechtern die QoS der Benutzer und beeintrĂ€chtigen die Signalisierungsressourcen im Netz. Es wird daher erwartet, dass eine existierende Koordinierungsschicht (die auch eine EntitĂ€t im Netz sein könnte) die Konflikte zwischen SFs lösen kann. Da diese Funktionen jedoch eng miteinander verknĂŒpft sind, ist es schwierig, ihre Interaktionen und AbhĂ€ngigkeiten in einer abgeschlossenen Form zu modellieren. Daher wird maschinelles Lernen vorgeschlagen, um eine gemeinsame Optimierung eines globalen Leistungsindikators (Key Performance Indicator, KPI) so voranzubringen, dass die komplizierten Beziehungen zwischen den Funktionen verborgen bleiben. Wir nennen diesen Ansatz: implizite Koordination. Im ersten Teil dieser Arbeit schlagen wir eine zentralisierte, implizite und auf maschinellem Lernen basierende Koordination vor und wenden sie auf die Koordination zweier etablierter SFs an: Mobility Robustness Optimization (MRO) und Mobility Load Balancing (MLB). AnschlieĂend gestalten wir die Lösung dateneffizienter (d. h. wir erreichen die gleiche Modellleistung mit weniger Trainingsdaten), indem wir eine geschlossene Modellierung einbetten, um einen Teil des optimalen Parametersatzes zu finden. Wir nennen dies einen "hybriden Ansatz". Mit dem hybriden Ansatz untersuchen wir den Konflikt zwischen MLB und Coverage and Capacity Optimization (CCO) Funktionen. Dann wenden wir ihn auf die Koordinierung zwischen MLB, Inter-Cell Interference Coordination (ICIC) und Energy Savings (ES) Funktionen an. SchlieĂlich stellen wir eine Möglichkeit vor, MRO formal in den hybriden Ansatz einzubeziehen, und zeigen, wie der Rahmen erweitert werden kann, um anspruchsvolle Netzwerkszenarien wie Ultra-Reliable Low Latency Communications (URLLC) abzudecken.Due to the introduction of new network functionalities in next-generation mobile networks, e.g., slicing or multi-antenna systems, as well as the coexistence of multiple radio access technologies, the optimization tasks become extremely complex, increasing the OPEX (OPerational EXpenditures). In order to provide services to the users with competitive Quality of Service (QoS) while keeping low operational costs, the Self-Organizing Network (SON) concept was introduced by the standardization bodies to add an automation layer to the network management. Thus, multiple SON functions (SFs) were proposed to optimize a specific network domain, like coverage or capacity. The conventional design of SFs conceived each function as a closed-loop controller optimizing a local objective by tuning specific network parameters. However, the relationship among multiple SFs was neglected to some extent. Therefore, many conflicting scenarios appear when multiple SFs are instantiated in a mobile network. Having conflicting functions in the networks deteriorates the usersâ QoS and affects the signaling resources in the network. Thus, it is expected to have a coordination layer (which could also be an entity in the network), conciliating the conflicts between SFs. Nevertheless, due to interleaved linkage among those functions, it is complex to model their interactions and dependencies in a closed form. Thus, machine learning is proposed to drive a joint optimization of a global Key Performance Indicator (KPI), hiding the intricate relationships between functions. We call this approach: implicit coordination. In the first part of this thesis, we propose a centralized, fully-implicit coordination approach based on machine learning (ML), and apply it to the coordination of two well-established SFs: Mobility Robustness Optimization (MRO) and Mobility Load Balancing (MLB). We find that this approach can be applied as long as the coordination problem is decomposed into three functional planes: controllable, environmental, and utility planes. However, the fully-implicit coordination comes at a high cost: it requires a large amount of data to train the ML models. To improve the data efficiency of our approach (i.e., achieving good model performance with less training data), we propose a hybrid approach, which mixes ML with closed-form models. With the hybrid approach, we study the conflict between MLB and Coverage and Capacity Optimization (CCO) functions. Then, we apply it to the coordination among MLB, Inter-Cell Interference Coordination (ICIC), and Energy Savings (ES) functions. With the hybrid approach, we find in one shot, part of the parameter set in an optimal manner, which makes it suitable for dynamic scenarios in which fast response is expected from a centralized coordinator. Finally, we present a manner to formally include MRO in the hybrid approach and show how the framework can be extended to cover challenging network scenarios like Ultra-Reliable Low Latency Communications (URLLC)
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