A Novel Algorithm for Distributed Dynamic Interference Coordination in Cellular Networks

Wireless systems based on Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) multiplex different users in time and frequency. One of the main problems in OFDMA-systems is the inter-cell interference. A promising approach to solve this problem is interference coordination (IFCO). In this paper, we present a novel distributed IFCO scheme, where a central coordinator communicates coordination information in regular time intervals. This information is the basis for a local inner optimization in every basestation. The proposed scheme achieves an increase of more than 100% with respect to the cell edge throughput, and a gain of about 30% in the aggregate spectral efficiency compared to a reuse 3 system

Entwurf eines Überlast-Reglers unter Berücksichtigung des Netzzustandes und möglicher Überlast-Beschränkungen

Auf dem Pfad eines Nutzers, der eine Verbindung mit einem Dienst über das Internet aufbaut, liegen typischerweise einer oder mehrere Router. Jeder dieser Router hat einen gewissen Pufferspeicher für Pakete (Routerqueue). Sobald der Router Pakete schneller empfängt, als er sie weiterleiten kann, füllt sich dieser Puffer. Bei einem Überlauf des Puffers kommt es zum Paketverlust, da der Router weitere ankommende Pakete verwerfen muss. Dieses Verwerfen führt entweder zu komplettem Datenverlust, oder einem erneuten Senden der Daten und bringt damit Verzögerungen mit sich, die für Echtzeitanwendungen oder Streaming problematisch sind. Das erneute Senden von Daten, wie es vom Transmission Control Protocol (TCP) bei Verlust gemacht wird, sorgt dafür, dass der Empfänger garantiert Daten erhält. Allerdings füllt sich dadurch wiederum die Routerqueue und verschlimmert daher möglicherweise die Überlastsituation. Ein Ansteigen der Latenzzeit durch größere Pufferfüllstände ist eine weitere unangenehme Folge des erneuten Sendens. Häufig wird versucht, die unterschiedlichen Anforderungen von einzelnen Verkehrsarten mit einer gezielten Priorisierung an den Zwischenroutern zu lösen. Hierbei wird Echtzeitverkehr mit einer höheren Priorität versendet, wie zeitunkritischer Verkehr, welcher länger im Routerpuffer verweilen muss. Im Gegensatz zu Verkehrspriorisierungen wird in dieser Diplomarbeit versucht, mit einem Adaptionsregler auf die Überlastsituation zu reagieren, um nicht nur in einer Überlastsituation gezielt manchen Verkehr zu bevorteilen, sondern aktiv den erzeugten Verkehr und damit die Überlastsituation zu reduzieren. Dieser Ansatz hat den Vorteil, dass nur ein Feedback über den Netzzustand benötigt wird, und man nicht auf intelligentere Router angewiesen ist, die Pakete priorisieren können

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

A congestion aware ant colony optimisation-based routing and wavelength assignment algorithm for transparent flexi-grid optical burst switched networks

Optical Burst Switching (OBS) over transparent exi-grid optical networks, is considered a potential solution to the increasing pressure on backbone networks due to the increase in internet use and widespread adoption of various high bandwidth applications. Both technologies allow for more e cient usage of a networks resources. However, transmissions over exi-grid networks are more susceptible to optical impairments than transmissions made over xed-grid networks, and OBS suers from high burst loss due to contention. These issues need to be solved in order to reap the full benets of both technologies. An open issue for OBS whose solution would mitigate both issues is the Routing and Wavelength Assignment (RWA) algorithm. Ant Colony Optimisation (ACO) is a method of interest for solving the RWA problem on OBS networks. This study aims to improve on current dynamic ACO-based solutions to the Routing and Wavelength Assignment problem on transparent exi-grid Optical Burst Switched networks

Benefits and limits of machine learning for the implicit coordination on SON functions

Bedingt durch die Einführung neuer Netzfunktionen in den Mobilfunknetzen der nächsten Generation, z. B. Slicing oder Mehrantennensysteme, sowie durch die Koexistenz mehrerer Funkzugangstechnologien, werden die Optimierungsaufgaben äußerst komplex und erhöhen die OPEX (OPerational EXpenditures). Um den Nutzern Dienste mit wettbewerbsfähiger Dienstgüte (QoS) zu bieten und gleichzeitig die Betriebskosten niedrig zu halten, wurde von den Standardisierungsgremien das Konzept des selbstorganisierenden Netzes (SON) eingeführt, um das Netzmanagement um eine Automatisierungsebene zu erweitern. Es wurden dafür mehrere SON-Funktionen (SFs) vorgeschlagen, um einen bestimmten Netzbereich, wie Abdeckung oder Kapazität, 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 vernachlässigt. Daher treten viele widersprüchliche Szenarien auf, wenn mehrere SFs in einem mobilen Netzwerk instanziiert werden. Solche widersprüchlichen Funktionen in den Netzen verschlechtern die QoS der Benutzer und beeinträchtigen die Signalisierungsressourcen im Netz. Es wird daher erwartet, dass eine existierende Koordinierungsschicht (die auch eine Entität im Netz sein könnte) die Konflikte zwischen SFs lösen kann. Da diese Funktionen jedoch eng miteinander verknüpft sind, ist es schwierig, ihre Interaktionen und Abhängigkeiten 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). Anschließend 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. Schließlich 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 users’ 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)

Cooperative Radio Communications for Green Smart Environments

The demand for mobile connectivity is continuously increasing, and by 2020 Mobile and Wireless Communications will serve not only very dense populations of mobile phones and nomadic computers, but also the expected multiplicity of devices and sensors located in machines, vehicles, health systems and city infrastructures. Future Mobile Networks are then faced with many new scenarios and use cases, which will load the networks with different data traffic patterns, in new or shared spectrum bands, creating new specific requirements. This book addresses both the techniques to model, analyse and optimise the radio links and transmission systems in such scenarios, together with the most advanced radio access, resource management and mobile networking technologies. This text summarises the work performed by more than 500 researchers from more than 120 institutions in Europe, America and Asia, from both academia and industries, within the framework of the COST IC1004 Action on "Cooperative Radio Communications for Green and Smart Environments". The book will have appeal to graduates and researchers in the Radio Communications area, and also to engineers working in the Wireless industry. Topics discussed in this book include: • Radio waves propagation phenomena in diverse urban, indoor, vehicular and body environments• Measurements, characterization, and modelling of radio channels beyond 4G networks• Key issues in Vehicle (V2X) communication• Wireless Body Area Networks, including specific Radio Channel Models for WBANs• Energy efficiency and resource management enhancements in Radio Access Networks• Definitions and models for the virtualised and cloud RAN architectures• Advances on feasible indoor localization and tracking techniques• Recent findings and innovations in antenna systems for communications• Physical Layer Network Coding for next generation wireless systems• Methods and techniques for MIMO Over the Air (OTA) testin

Cooperative Radio Communications for Green Smart Environments

The demand for mobile connectivity is continuously increasing, and by 2020 Mobile and Wireless Communications will serve not only very dense populations of mobile phones and nomadic computers, but also the expected multiplicity of devices and sensors located in machines, vehicles, health systems and city infrastructures. Future Mobile Networks are then faced with many new scenarios and use cases, which will load the networks with different data traffic patterns, in new or shared spectrum bands, creating new specific requirements. This book addresses both the techniques to model, analyse and optimise the radio links and transmission systems in such scenarios, together with the most advanced radio access, resource management and mobile networking technologies. This text summarises the work performed by more than 500 researchers from more than 120 institutions in Europe, America and Asia, from both academia and industries, within the framework of the COST IC1004 Action on "Cooperative Radio Communications for Green and Smart Environments". The book will have appeal to graduates and researchers in the Radio Communications area, and also to engineers working in the Wireless industry. Topics discussed in this book include: • Radio waves propagation phenomena in diverse urban, indoor, vehicular and body environments• Measurements, characterization, and modelling of radio channels beyond 4G networks• Key issues in Vehicle (V2X) communication• Wireless Body Area Networks, including specific Radio Channel Models for WBANs• Energy efficiency and resource management enhancements in Radio Access Networks• Definitions and models for the virtualised and cloud RAN architectures• Advances on feasible indoor localization and tracking techniques• Recent findings and innovations in antenna systems for communications• Physical Layer Network Coding for next generation wireless systems• Methods and techniques for MIMO Over the Air (OTA) testin

Estudio de la fiabilidad de capas físicas inalámbricas de 2.45 GHZ en entornos industriales mediante emulación de canal.

141 p.Las comunicaciones inalámbricas ocupan un papel fundamental dentro de la Industria 4.0. Sin embargo, su uso en entornos industriales, aunque cada vez más presente, sigue siendo residual si se compara con las comunicaciones cableadas. Esto se debe a que las propiedades físicas del entorno industrial generan unas condiciones de propagación que distan mucho de ser ideales, afectando negativamente a la fiabilidad de las comunicaciones.Cuando se desea desplegar un enlace inalámbrico en un entorno industrial, es necesario realizar una validación de la fiabilidad de las comunicaciones que de ciertas garantías de funcionamiento. Las metodologías actuales presentan deficiencias cuando son aplicadas en entornos industriales, las cuales se traducen en una la falta de reproducibilidad y una la falta de exactitud de los resultados de las validaciones respecto a los obtenidos posteriormente tras el despliegue.Por ello, en esta tesis se define una metodología para evaluar y validar la fiabilidad de las capas físicas de sistemas de comunicaciones inalámbricos empleados por nodos terminales en casos de uso industriales. Esta metodología considera las métricas adecuadas para evaluar la fiabilidad, los parámetros necesarios para definir correctamente el escenario de medida, los detalles del setup de laboratorio y el algoritmo de comunicación a emplear.Así mismo, se aplica la metodología propuesta para evaluar y validar la fiabilidad de tres capas físicas definidas por los estándares inalámbricos IEEE 802.15.4 y Bluetooth Low Energy. Ello ha permitido obtener resultados de fiabilidad de todas las capas físicas tanto para canales de propósito general como para canales puramente industriales. También se han obtenido expresiones matemáticas para predecir la fiabilidad de las capas físicas bajo los diferentes canales industriales. Por último, se han validado dichas capas físicas para tres casos de uso industrial generales

Estudio de la fiabilidad de capas físicas inalámbricas de 2.45 GHZ en entornos industriales mediante emulación de canal.

141 p.Las comunicaciones inalámbricas ocupan un papel fundamental dentro de la Industria 4.0. Sin embargo, su uso en entornos industriales, aunque cada vez más presente, sigue siendo residual si se compara con las comunicaciones cableadas. Esto se debe a que las propiedades físicas del entorno industrial generan unas condiciones de propagación que distan mucho de ser ideales, afectando negativamente a la fiabilidad de las comunicaciones.Cuando se desea desplegar un enlace inalámbrico en un entorno industrial, es necesario realizar una validación de la fiabilidad de las comunicaciones que de ciertas garantías de funcionamiento. Las metodologías actuales presentan deficiencias cuando son aplicadas en entornos industriales, las cuales se traducen en una la falta de reproducibilidad y una la falta de exactitud de los resultados de las validaciones respecto a los obtenidos posteriormente tras el despliegue.Por ello, en esta tesis se define una metodología para evaluar y validar la fiabilidad de las capas físicas de sistemas de comunicaciones inalámbricos empleados por nodos terminales en casos de uso industriales. Esta metodología considera las métricas adecuadas para evaluar la fiabilidad, los parámetros necesarios para definir correctamente el escenario de medida, los detalles del setup de laboratorio y el algoritmo de comunicación a emplear.Así mismo, se aplica la metodología propuesta para evaluar y validar la fiabilidad de tres capas físicas definidas por los estándares inalámbricos IEEE 802.15.4 y Bluetooth Low Energy. Ello ha permitido obtener resultados de fiabilidad de todas las capas físicas tanto para canales de propósito general como para canales puramente industriales. También se han obtenido expresiones matemáticas para predecir la fiabilidad de las capas físicas bajo los diferentes canales industriales. Por último, se han validado dichas capas físicas para tres casos de uso industrial generales