Thirty Years of Machine Learning: The Road to Pareto-Optimal Wireless Networks

Future wireless networks have a substantial potential in terms of supporting a broad range of complex compelling applications both in military and civilian fields, where the users are able to enjoy high-rate, low-latency, low-cost and reliable information services. Achieving this ambitious goal requires new radio techniques for adaptive learning and intelligent decision making because of the complex heterogeneous nature of the network structures and wireless services. Machine learning (ML) algorithms have great success in supporting big data analytics, efficient parameter estimation and interactive decision making. Hence, in this article, we review the thirty-year history of ML by elaborating on supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning and deep learning. Furthermore, we investigate their employment in the compelling applications of wireless networks, including heterogeneous networks (HetNets), cognitive radios (CR), Internet of things (IoT), machine to machine networks (M2M), and so on. This article aims for assisting the readers in clarifying the motivation and methodology of the various ML algorithms, so as to invoke them for hitherto unexplored services as well as scenarios of future wireless networks.Comment: 46 pages, 22 fig

6G White Paper on Machine Learning in Wireless Communication Networks

The focus of this white paper is on machine learning (ML) in wireless communications. 6G wireless communication networks will be the backbone of the digital transformation of societies by providing ubiquitous, reliable, and near-instant wireless connectivity for humans and machines. Recent advances in ML research has led enable a wide range of novel technologies such as self-driving vehicles and voice assistants. Such innovation is possible as a result of the availability of advanced ML models, large datasets, and high computational power. On the other hand, the ever-increasing demand for connectivity will require a lot of innovation in 6G wireless networks, and ML tools will play a major role in solving problems in the wireless domain. In this paper, we provide an overview of the vision of how ML will impact the wireless communication systems. We first give an overview of the ML methods that have the highest potential to be used in wireless networks. Then, we discuss the problems that can be solved by using ML in various layers of the network such as the physical layer, medium access layer, and application layer. Zero-touch optimization of wireless networks using ML is another interesting aspect that is discussed in this paper. Finally, at the end of each section, important research questions that the section aims to answer are presented

High mobility in OFDM based wireless communication systems

Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) has been adopted as the transmission scheme in most of the wireless systems we use on a daily basis. It brings with it several inherent advantages that make it an ideal waveform candidate in the physical layer. However, OFDM based wireless systems are severely affected in High Mobility scenarios. In this thesis, we investigate the effects of mobility on OFDM based wireless systems and develop novel techniques to estimate the channel and compensate its effects at the receiver. Compressed Sensing (CS) based channel estimation techniques like the Rake Matching Pursuit (RMP) and the Gradient Rake Matching Pursuit (GRMP) are developed to estimate the channel in a precise, robust and computationally efficient manner. In addition to this, a Cognitive Framework that can detect the mobility in the channel and configure an optimal estimation scheme is also developed and tested. The Cognitive Framework ensures a computationally optimal channel estimation scheme in all channel conditions. We also demonstrate that the proposed schemes can be adapted to other wireless standards easily. Accordingly, evaluation is done for three current broadcast, broadband and cellular standards. The results show the clear benefit of the proposed schemes in enabling high mobility in OFDM based wireless communication systems.Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) wurde als Übertragungsschema in die meisten drahtlosen Systemen, die wir täglich verwenden, übernommen. Es bringt mehrere inhärente Vorteile mit sich, die es zu einem idealen Waveform-Kandidaten in der Bitübertragungsschicht (Physical Layer) machen. Allerdings sind OFDM-basierte drahtlose Systeme in Szenarien mit hoher Mobilität stark beeinträchtigt. In dieser Arbeit untersuchen wir die Auswirkungen der Mobilität auf OFDM-basierte drahtlose Systeme und entwickeln neuartige Techniken, um das Verhalten des Kanals abzuschätzen und seine Auswirkungen am Empfänger zu kompensieren. Auf Compressed Sensing (CS) basierende Kanalschätzverfahren wie das Rake Matching Pursuit (RMP) und das Gradient Rake Matching Pursuit (GRMP) werden entwickelt, um den Kanal präzise, robust und rechnerisch effizient abzuschätzen. Darüber hinaus wird ein Cognitive Framework entwickelt und getestet, das die Mobilität im Kanal erkennt und ein optimales Schätzungsschema konfiguriert. Das Cognitive Framework gewährleistet ein rechnerisch optimales Kanalschätzungsschema für alle möglichen Kanalbedingungen. Wir zeigen außerdem, dass die vorgeschlagenen Schemata auch leicht an andere Funkstandards angepasst werden können. Dementsprechend wird eine Evaluierung für drei aktuelle Rundfunk-, Breitband- und Mobilfunkstandards durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen den klaren Vorteil der vorgeschlagenen Schemata bei der Ermöglichung hoher Mobilität in OFDM-basierten drahtlosen Kommunikationssystemen

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

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