Understanding the Computational Requirements of Virtualized Baseband Units using a Programmable Cloud Radio Access Network Testbed

Cloud Radio Access Network (C-RAN) is emerging as a transformative architecture for the next generation of mobile cellular networks. In C-RAN, the Baseband Unit (BBU) is decoupled from the Base Station (BS) and consolidated in a centralized processing center. While the potential benefits of C-RAN have been studied extensively from the theoretical perspective, there are only a few works that address the system implementation issues and characterize the computational requirements of the virtualized BBU. In this paper, a programmable C-RAN testbed is presented where the BBU is virtualized using the OpenAirInterface (OAI) software platform, and the eNodeB and User Equipment (UEs) are implemented using USRP boards. Extensive experiments have been performed in a FDD downlink LTE emulation system to characterize the performance and computing resource consumption of the BBU under various conditions. It is shown that the processing time and CPU utilization of the BBU increase with the channel resources and with the Modulation and Coding Scheme (MCS) index, and that the CPU utilization percentage can be well approximated as a linear increasing function of the maximum downlink data rate. These results provide real-world insights into the characteristics of the BBU in terms of computing resource and power consumption, which may serve as inputs for the design of efficient resource-provisioning and allocation strategies in C-RAN systems.Comment: In Proceedings of the IEEE International Conference on Autonomic Computing (ICAC), July 201

Load Balancing for Multiplexing Gains of BBU Pool in 5G Cloud Radio Access Networks

Cloud Radio Access Network (C-RAN) is an architecture for 5G cellular networks to improve coverage, increase data rates, enhancing signaling efficiency etc. In C-RAN architecture of 5G cellular networks, multiple Base Station (BS) Base Band processing Units (BBU) are centralized in the cloud. Remote Radio Heads (RRHs) that reside at cell sites will have only antennas and other radio frequency functions. The central cloud based system will provide higher layer protocols of LTEBS that process on a pool of BBUs on top of a pool of computing resources i.e., General Purpose Processors (GPPs). The centralized BBU pool and RRHs are connected with high speed optical fiber links. Each BBU maps to a GPP that has a specified processing capacity and processes In-phase Quadrature (IQ) samples received from Remote Radio Heads (RRHs) deployed at cell sites. A single BBU can serve multiple RRHs based on the limits imposed on processing capacity of GPP. C-RAN helps telecom service providers in cutting down their CAPEX and OPEX by reducing power consumption of BBUs

Datacenter Design for Future Cloud Radio Access Network.

Cloud radio access network (C-RAN), an emerging cloud service that combines the traditional radio access network (RAN) with cloud computing technology, has been proposed as a solution to handle the growing energy consumption and cost of the traditional RAN. Through aggregating baseband units (BBUs) in a centralized cloud datacenter, C-RAN reduces energy and cost, and improves wireless throughput and quality of service. However, designing a datacenter for C-RAN has not yet been studied. In this dissertation, I investigate how a datacenter for C-RAN BBUs should be built on commodity servers. I first design WiBench, an open-source benchmark suite containing the key signal processing kernels of many mainstream wireless protocols, and study its characteristics. The characterization study shows that there is abundant data level parallelism (DLP) and thread level parallelism (TLP). Based on this result, I then develop high performance software implementations of C-RAN BBU kernels in C++ and CUDA for both CPUs and GPUs. In addition, I generalize the GPU parallelization techniques of the Turbo decoder to the trellis algorithms, an important family of algorithms that are widely used in data compression and channel coding. Then I evaluate the performance of commodity CPU servers and GPU servers. The study shows that the datacenter with GPU servers can meet the LTE standard throughput with 4× to 16× fewer machines than with CPU servers. A further energy and cost analysis show that GPU servers can save on average 13× more energy and 6× more cost. Thus, I propose the C-RAN datacenter be built using GPUs as a server platform. Next I study resource management techniques to handle the temporal and spatial traffic imbalance in a C-RAN datacenter. I propose a “hill-climbing” power management that combines powering-off GPUs and DVFS to match the temporal C-RAN traffic pattern. Under a practical traffic model, this technique saves 40% of the BBU energy in a GPU-based C-RAN datacenter. For spatial traffic imbalance, I propose three workload distribution techniques to improve load balance and throughput. Among all three techniques, pipelining packets has the most throughput improvement at 10% and 16% for balanced and unbalanced loads, respectively.PhDComputer Science and EngineeringUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/120825/1/qizheng_1.pd

Optimización de problemas de varios objetivos desde un enfoque de eficiencia energética aplicado a redes celulares heterogéneas 5G usando un marco de conmutación de celdas pequeñas

This Ph.D. dissertation addresses the Many-Objective Optimization Problem (MaOP) study to reduce the inter-cell interference and the power consumption for realistic Centralized, Collaborative, Cloud, and Clean Radio Access Networks (C-RANs). It uses the Cell Switch-Off (CSO) scheme to switch-off/on Remote Radio Units (RRUs) and the Coordinated Scheduling (CS) technique to allocate resource blocks smartly. The EF1-NSGA-III (It is a variation of the NSGA-III algorithm that uses the front 1 to find extreme points at the normalization procedure extended in this thesis) algorithm is employed to solve a proposed Many-Objective Optimization Problem (MaOP). It is composed of four objective functions, four constraints, and two decision variables. However, the above problem is redefined to have three objective functions to see the performance comparison between the NSGA-II and EF1-NSGA-III algorithms. The OpenAirInterface (OAI) platform is used to evaluate and validate the performance of an indoor coverage system because most of the user-end equipment of next-generation cellular networks will be in an indoor environment. It constitutes the fastest growing 5G open-source platform that implements 3GPP technology on general-purpose computers, fast Ethernet transport ports, and Commercial-Off-The-Shelf (COTS) software-defined radio hardware. This document is composed of five contributions. The first one is a survey about testbed, emulators, and simulators for 4G/5G cellular networks. The second one is the extension of the KanGAL's NSGA-II code to implement the EF1-NSGA-III, adaptive EF1-NSGA-III (A-EF1-NSGA-III), and efficient adaptive EF1-NSGA-III (A$^2$-EF1-NSGA-III). They support up to 10 objective functions, manage real, integer, and binary decision variables, and many constraints. The above algorithms outperform other works in terms of the Inverted Generational Distance (IGD) metric. The third contribution is the implementation of real-time emulation methodologies for C-RANs using a frequency domain representation in OAI. It improves the average computation time 10-fold compared to the time domain without using Radio Frequency hardware and avoids their uncertainties. The fourth one is the implementation of the Coordination Scheduling (CS) technique as a proof-of-concept to validate the advantages of frequency domain methodologies and to allocate resource blocks dynamically among RRUs. Finally, a many-objective optimization problem is defined and solved with evolutionary algorithms where diversity is managed based on crowded-distance and reference points to reduce the power consumption for C-RANs. The solutions obtained are considered to control the scheduling task at the Radio Cloud Center (RCC) and to switch RRUs.Este disertación aborda el estudio del problema de optimización de varios objetivos (MaOP) para reducir la interferencia entre células y el consumo de energía para redes de acceso de radio en tiempo real, colaborativas, en la nube y limpias (C-RAN). Utiliza el esquema de conmutacion de celdas (CSO) para apagar / encender unidades de radio remotas (RRU) y la técnica de programación coordinada (CS) para asignar bloques de recursos de manera inteligente. El algoritmo EF1-NSGA-III (es una variación del algoritmo NSGA-III que usa el primer frente de pareto para encontrar puntos extremos en el procedimiento de normalización extendido en esta tesis) se utiliza para resolver un problema de optimización de varios objetivos (MaOP) propuesto. Se compone de cuatro funciones objetivos, cuatro restricciones y dos variables de decisión. Sin embargo, el problema anterior se redefine para tener tres funciones objetivas para ver la comparación de rendimiento entre los algoritmos NSGA-II y EF1-NSGA-III. La plataforma OpenAirInterface (OAI) se utiliza para evaluar y validar el rendimiento de un sistema de cobertura en interiores porque la mayoría del equipos móviles de las redes celulares de próxima generación estarán en un entorno interior. Ella constituye la plataforma de código abierto 5G de más rápido crecimiento que implementa la tecnología 3GPP en computadoras de uso general, puertos de transporte Ethernet rápidos y hardware de radio definido por software comercial (COTS). Este documento se compone de cinco contribuciones. La primera es una estudio sobre banco de pruebas, emuladores y simuladores para redes celulares 4G / 5G. El segundo es la extensión del código NSGA-II de KanGAL para implementar EF1-NSGA-III, EF1-NSGA-III adaptativo (A-EF1-NSGA-III) y EF1-NSGA-III adaptativo eficiente (A $^ 2$ -EF1-NSGA-III). Admiten hasta 10 funciones objetivas, gestionan variables de decisión reales, enteras y binarias, y muchas restricciones. Los algoritmos anteriores superan a otros trabajos en términos de la métrica de distancia generacional invertida (IGD). La tercera contribución es la implementación de metodologías de emulación en tiempo real para C-RAN utilizando una representación de dominio de frecuencia en OAI. Mejora el tiempo de cálculo promedio 10 veces en comparación con el dominio del tiempo sin usar hardware de radiofrecuencia y evita sus incertidumbres. El cuarto es la implementación de la técnica de Programación de Coordinación (CS) como prueba de concepto para validar las ventajas de las metodologías de dominio de frecuencia y asignar bloques de recursos dinámicamente entre las RRU. Finalmente, un problema de optimización de muchos objetivos se define y resuelve con algoritmos evolutivos en los que la diversidad se gestiona en función de la distancia de crouding y los puntos de referencia para reducir el consumo de energía de las C-RAN. Las soluciones obtenidas controlan la tarea de programación en Radio Cloud Center (RCC) y conmutan las RRU.Proyecto personal: Redes celulares de próxima generaciónDoctorad

A methodology for obtaining More Realistic Cross-Layer QoS Measurements in mobile networks: A VoIP over LTE Use Case

Los servicios de voz han sido durante mucho tiempo la primera fuente de ingresos para los operadores móviles. Incluso con el protagonismo creciente del tráfico de datos, los servicios de voz seguirán jugando un papel importante y no desaparecerán con la transición a redes basadas en el protocolo IP. Por otra parte, hace años que los principales actores en la industria móvil detectaron claramente que los usuarios no aceptarían una degradación en la calidad de los servicios de voz. Es por esto que resulta crítico garantizar la experiencia de usuario (QoE) en la transición a redes de nueva generación basadas en conmutación de paquetes. El trabajo realizado durante esta tesis ha buscado analizar el comportamiento y las dependencias de los diferentes servicios de Voz sobre IP (VoIP), así como identificar configuraciones óptimas, mejoras potenciales y metodologías que permitan asegurar niveles de calidad aceptables al mismo tiempo que se trate de minimizar los costes. La caracterización del rendimiento del tráfico de datos en redes móviles desde el punto de vista de los usuarios finales es un proceso costoso que implica la monitorización y análisis de un amplio rango de protocolos y parámetros con complejas dependencias. Para abordar desde la raíz este problema, se requiere realizar medidas que relacionen y correlen el comportamiento de las diferentes capas. La metodología de caracterización propuesta en esta tesis proporciona la posibilidad de recoger información clave para la resolución de problemas en las comunicaciones IP, relaciolándola con efectos asociados a la propagación radio, como cambios de celda o pérdida de enlaces, o con carga de la red y limitaciones de recursos en zonas geográficas específicas. Dicha metodología se sustenta en la utilización de herramientas nativas de monitorización y registro de información en smartphones, y la aplicación de cadenas de herramientas para la experimentación extensiva tanto en redes reales y como en entornos de prueba controlados. Con los resultados proporcionados por esta serie de herramientas, tanto operadores móviles y proveedores de servicio como desarrolladores móviles podrían ganar acceso a información sobre la experiencia real del usuario y sobre cómo mejorar la cobertura, optimizar los servicios y adaptar el funcionamiento de las aplicaciones y el uso de protocolos móviles basados en IP en este contexto. Las principales contribuciones de las herramientas y métodos introducidos en esta tesis son los siguientes: - Una herramienta de monitorización multicapa para smartphones Android, llamada TestelDroid, que permite la captura de indicadores clave de rendimiento desde el propio equipo de usuario. Asimismo proporciona la capacidad de generar tráfico de forma activa y de verificar el estado de alcanzabilidad del terminal, realizando pruebas de conectividad. - Una metodología de post-procesado para correlar la información presente en las diferentes capas de las medidas realizadas. De igual forma, se proporciona la opción a los usuarios de acceder directamente a la información sobre el tráfico IP y las medidas radio y de aplicar metodologías propias para la obtención de métricas. - Se ha realizado la aplicación de la metodología y de las herramientas usando como caso de uso el estudio y evaluación del rendimiento de las comunicaciones basadas en IP a bordo de trenes de alta velocidad. - Se ha contribuido a la creación de un entorno de prueba realista y altamente configurable para la realización de experimentos avanzados sobre LTE. - Se han detectado posibles sinergias en la utilización de instrumentación avanzada de I+D en el campo de las comunicaciones móviles, tanto para la enseñanza como para la investigación en un entorno universitario

Real-Time Localization Using Software Defined Radio

Service providers make use of cost-effective wireless solutions to identify, localize, and possibly track users using their carried MDs to support added services, such as geo-advertisement, security, and management. Indoor and outdoor hotspot areas play a significant role for such services. However, GPS does not work in many of these areas. To solve this problem, service providers leverage available indoor radio technologies, such as WiFi, GSM, and LTE, to identify and localize users. We focus our research on passive services provided by third parties, which are responsible for (i) data acquisition and (ii) processing, and network-based services, where (i) and (ii) are done inside the serving network. For better understanding of parameters that affect indoor localization, we investigate several factors that affect indoor signal propagation for both Bluetooth and WiFi technologies. For GSM-based passive services, we developed first a data acquisition module: a GSM receiver that can overhear GSM uplink messages transmitted by MDs while being invisible. A set of optimizations were made for the receiver components to support wideband capturing of the GSM spectrum while operating in real-time. Processing the wide-spectrum of the GSM is possible using a proposed distributed processing approach over an IP network. Then, to overcome the lack of information about tracked devices’ radio settings, we developed two novel localization algorithms that rely on proximity-based solutions to estimate in real environments devices’ locations. Given the challenging indoor environment on radio signals, such as NLOS reception and multipath propagation, we developed an original algorithm to detect and remove contaminated radio signals before being fed to the localization algorithm. To improve the localization algorithm, we extended our work with a hybrid based approach that uses both WiFi and GSM interfaces to localize users. For network-based services, we used a software implementation of a LTE base station to develop our algorithms, which characterize the indoor environment before applying the localization algorithm. Experiments were conducted without any special hardware, any prior knowledge of the indoor layout or any offline calibration of the system

D13.2 Techniques and performance analysis on energy- and bandwidth-efficient communications and networking

Deliverable D13.2 del projecte europeu NEWCOM#The report presents the status of the research work of the various Joint Research Activities (JRA) in WP1.3 and the results that were developed up to the second year of the project. For each activity there is a description, an illustration of the adherence to and relevance with the identified fundamental open issues, a short presentation of the main results, and a roadmap for the future joint research. In the Annex, for each JRA, the main technical details on specific scientific activities are described in detail.Peer ReviewedPostprint (published version

Context-based Resource Management and Slicing for SDN-enabled 5G Smart, Connected Environments

Τα συστήματα κινητής επικοινωνίας πέμπτης γενιάς (5G) τα οποία αναμένονται τα αμέσως επόμενα χρόνια, θα αντιμετωπίσουν πρωτοφανείς απαιτήσεις όσον αφορά τον όγκο και το ρυθμό μεταδόσης δεδομένων, τις καθυστερήσεις του δικτύου, καθώς και τον αριθμό των συνδεδεμένων συσκευών. Τα μελλοντικά δικτυακά οικοσυστήματα θα περιλαμβάνουν μια πληθώρα τεχνολογιών ασύρματης επικοινωνίας (είτε τεχνολογιών 3GPP, είτε μη-3GPP) όπως το Wi-Fi, το 3G, το 4G ή LTE, το Bluetooth, κτλ. Τα σενάρια ανάπτυξης του 5G προβλέπουν έναν πολυεπίπεδο συνδυασμό μακρο- και μικρο-κυψελών, όπου πολυλειτουργικές συσκευές –οι οποίες μπορούν να υποστηρίξουν ποικιλία διαφορετικών εφαρμογών και υπηρεσιών- εξυπηρετούνται από διαφορετικές τεχνολογίες. Οι περιορισμοί που υπήρξαν στα παλιότερα συστήματα κινητών επικοινωνιών πρέπει να εξαλειφθούν, ανοίγοντας το δρόμο για ένα νέο κύμα υπηρεσιών και συνολική εμπειρία χρήστη. Ως εκ τούτου, η διαχείριση των ασύρματων πόρων μέσω της χαρτογράφησης και διανομής τους στις κινητές συσκευές, μέσω της πλέον κατάλληλης τεχνολογίας πρόσβασης, η οποία εξυπηρετεί τις ανάγκες των συγκεκριμένων υπηρεσιών/εφαρμογών αποκτά πρωταρχική σημασία. Οι κύριοι μηχανισμοί διαχείρισης πόρων δικτύου πρόσβασης δηλαδή η επιλογή κυψέλης (cell selection/reselection), η παράδοση υπηρεσίας από τη μία κυψέλη στην άλλη (handover), καθώς και ο έλεγχος εισαγωγής κλήσεων/υπηρεσιών (call/service admission control), είναι αυτοί που τελικώς θα μπορέσουν να προσφέρουν στους χρήστες εξαιρετικά υψηλή ποιότητα υπηρεσιών (Quality of Service - QoS) και εμπειρίας (Quality of Experience - QoE) προς τις πολύ απαιτητικές περιπτώσεις χρήσης του 5G. Αυτό θα γίνει εφικτό μέσω της βελτιστοποίησης του συσχετισμού-χαρτογράφησης μεταξύ των διαφορετικών (τελικών) κινητών συσκευών και των συνυπαρχόντων ασύρματων δικτύων πρόσβασης. Επιπλέον της οπτικής του χρήστη, οι Πάροχοι Δικτύων Κινητής θα είναι σε θέση να εκμεταλλευτούν τη μέγιστη αποδοτικότητα και χρήση των –ήδη δυσεύρετων- ασύρματων πόρων. Ευφυείς βελτιστοποιήσεις και αποδοτικές λύσεις όσον αφορά το κόστος και την κατανάλωση ενέργειας πρέπει επίσης να εισαχθούν στα δίκτυα 5ης γενιάς με σκοπό να προάγουν ένα συνεκτικό, στοχευμένο στο χρήστη και πολυδιάστατο οικοσύστημα πληροφοριών. Η παρούσα διατριβή αυτή εστιάζει στη Διαχείριση Ασύρματων Δικτυακών Πόρων (ΔΑΔΠ - RRM) από την οπτική των κύριων διαδικασιών που σχετίζονται με την επιλογή ασύρματης τεχνολογίας πρόσβασης και στρώματος κυψέλης (μικρο-, μάκρο κυψέλη, κτλ.), δηλαδή η επιλογή κυψέλης, η παράδοση υπηρεσίας και ο έλεγχος εισαγωγής κλήσεων/υπηρεσιών. Έπειτα, η διατριβή προχωρά ένα βήμα παραπέρα, με σκοπό να συνδέσει τη ΔΑΔΠ με μία από τις πιο πρόσφατες προσεγγίσεις διαχείρισης δικτυακών πόρων, δηλαδή τον «τεμαχισμό δικτύου» (network slicing), όπως αυτή εισάγεται σε περιβάλλοντα που χρησιμοποιούν τη μέθοδος της Δικτύωσης Βασισμένης στο Λογισμικό (Software Defined Networking), η οποία δημιουργεί μικρότερα, εικονικά τμήματα του δικτύου, προσαρμοσμένα και βελτιστοποιημένα για συκεκριμένες υπηρεσίες και αντίστοιχες απαιτήσεις. Σαν πρώτο βήμα, πραγματοποιήθηκε μια ολοκληρωμένη ανάλυση για τις υπάρχουσες λύσεις – όπως αυτές προδιαγράφονται στα πρότυπα της 3GPP, στη βιβλιογραφία, καθώς και τις σχετικές πατέντες-. Η διατριβή αυτή αρχικά εντοπίζει τους δεσμούς μεταξύ των προσπαθειών της ερευνητικής κοινότητας, των υλοποιήσεων της βιομηχανίας, καθώς και των δράσεων προτυποποίησης, σε μια προσπάθεια να επισημανθούν ρεαλιστικές λύσεις εφαρμογής, να προσδιοριστούν οι κύριοι στόχοι, τα πλεονεκτήματα, αλλά και οι ελλείψεις αυτών των προσπαθειών. Όπως θα δειχθεί, οι υπάρχουσες λύσεις προσπαθούν να εξισορροπήσουν σε ένα σημείο μεταξύ της βέλτιστης λύσης και μιας απλής υλοποίησης. Έτσι, οι λύσεις που έχουν προταθεί είτε είναι απλοποιημένες σε τέτοιο βαθμό που απομακρύνονται από μια ρεαλιστική πρόταση, και επιτυγχάνουν υπο-βέλτιστες λύσεις ή από την άλλη παρέχουν πολύ σημαντικές βελτιώσεις, αλλά η πολυπλοκότητά τους και η επιβάρυνση που επιβάλλουν στο δίκτυο (όσον αφορά για παράδειγμα κόστος σηματοδοσίας, ή επεξεργαστικής ισχύος) τις καθιστούν ελκυστικές για μια πραγματική ανάπτυξη. Προς αυτή την κατεύθυνση, η παρούσα διατριβή εισαγωγή ένα σύνολο μηχανισμών επίγνωσης πλαισίου για τη διαχείριση δικτυακών πόρων, που αποτελείται από τρεις επιμέρους μηχανισμούς με διακριτό ρόλο: Δύο από τους μηχανισμούς χρησιμοποιούν πληροφορία πλαισίου με σκοπό τη βελτίωση τη διαχείριση πόρων και και τη χαρτογράφηση μεταξύ ροών δεδομένων κινητών συσκευών και κυψέλης/τεχνολογίας δικτύου. Ο τρίτος μηχανισμός δρα με έναν ενισχυτικό ρόλο στους δύο προηγούμενους, μέσω μιας προ-επεξεργασίας που πραγματοποιεί πάνω σε πληροφορία πλαισίου, με σκοπό τον περιορισμό του κόστους της επιπλέον σηματοδοσίας που απαιτείται για την μεταφορά της πληροφορίας πλαισίου μεταξύ των διαφόρων ενδιαφερόμενων δικτυακών οντοτήτων. Εκτός από τους τρεις μηχανισμούς αυτούς, πραγματοποιήθηκαν εκτενείς μελέτες σε σχέση με αρχιτεκτονικά ζητήματα και πτυχές, στο πλαίσιο της επικείμενης αρχιτεκτονικής δικτύου 5G και χαρτογράφηση των προτεινόμενων μηχανισμών στα συστατικά στοιχεία του δικτύου 5G -όπως αυτά εισήχθησαν στα τελευταίο κείμενα προτυποποίησης της 3GPP-. Η πρώτη κύρια συμβολή της παρούσας διατριβής είναι το COmpAsS, ένας μηχανισμός επιλογής Τεχνολογίας Ασύρματης Πρόσβασης πολλαπλών κριτηρίων, με γνώμονα το περιβάλλον, το κύριο μέρος του οποίου λειτουργεί στην πλευρά του Εξοπλισμού Χρήστη (UE), ελαχιστοποιώντας με αυτό τον τρόπο τις επιβαρύνσεις σηματοδότησης στη διεπαφή αέρα και το φορτίο υπολογισμού στους σταθμούς βάσης. Ο μηχανισμός COmpAsS εκτελεί παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο, υιοθετώντας την Ασαφή Λογική (Fuzzy Logic -FL) ως μία από τις βασικές προσεγγίσεις αντίληψης και ανάλυσης της κατάστασης του δικτύου. Σε συνδυασμό με ένα σύνολο προκαθορισμένων κανόνων, υπολογίζει μια λίστα με τις καταλληλότερες διαθέσιμες επιλογές πρόσβασης δικτύου, για κάθε μία από τις ροές δεδομένων/υπηρεσίας που είναι ενεργές εκείνη τη στιγμή. Τα πλεονεκτήματα του COmpAsS παρουσιάζονται μέσω μιας εκτεταμένης σειράς σεναρίων προσομοίωσης, ως μέρος των περιπτώσεων χρήσης εξαιρετικά πυκνών δικτύων (UDN) 5G. Τα αποτελέσματα αποδεικνύουν τον τρόπο με τον οποίο ο προτεινόμενος μηχανισμός βελτιστοποιεί τους βασικούς δείκτες επιδόσεων (Key Performance Indicators - KPIs), όταν αντιπαρατίθεται σε έναν από τους καθιερωμένους LTE αλγορίθμους. Η δεύτερη σημαντική συμβολή της παρούσας διατριβής είναι η Μηχανή Εξόρυξης Πλαισίου και Δημιουργίας Προφίλ (Context Extraction and Profiling Engine – CEPE), ένας μηχανισμός διαχείρισης πόρων, ο οποίος αναλύει συμπεριφορικά πρότυπα των χρηστών/κινητών συσκευών, εξάγει ουσιώδη γνώση και δημιουργεί αντίστοιχα προφίλ/πρότυπα συμπεριφοράς, με σκοπό να τα χρησιμοποιήσει για βέλτιστο προγραμματισμό πόρων, καθώς επίσης και για την μελλοντική πρόβλεψη απαιτήσεων πόρων. Το CEPE συλλέγει πληροφορίες σχετικά με τους χρήστες, τις υπηρεσίες, τις κινητές συσκευές, καθώς και τις συνθήκες δικτύου, και μέσω επεξεργασίας -χωρίς σύνδεση, ετεροχρονισμένα- αποκτά ένα μοντέλο γνώσης, το οποίο στη συνέχεια χρησιμοποιείται για τη βελτιστοποίηση των κύριων μηχανισμών ΔΑΔΠ (RRM). Το προαναφερθέν μοντέλο γνώσης μεταφράζεται έπειτα σε προφίλ χρηστών/κινητών συσκευών, τα οποία εφαρμόζονται ως είσοδος κατά τις διαδικασίες ΔΑΔΠ. Η βιωσιμότητα και η εγκυρότητα του CEPE επιδεικνύεται μέσω εκτεταμένων σεναρίων προσομοίωσης. Η τρίτη σημαντική συμβολή είναι το CIP (Context Information Preprocessor), ένας μηχανισμός προεπεξεργασίας πληροφοριών πλαισίου, με στόχο τον εντοπισμό και την απόρριψη περιττών δεδομένων κατά τη σηματοδοσία πριν από την εξαγωγή της γνώσης. Το CIP θα μπορούσε να θεωρηθεί ως αναπόσπαστο μέρος των προαναφερθέντων σχημάτων σχεδίασης, δηλαδή των COmpAsS και CEPE. Ο προτεινόμενος μηχανισμός περιλαμβάνει τη συγκέντρωση και συμπίεση πληροφοριών πλαισίου σχετικά με το δίκτυο ανά μοναδικό αναγνωριστικό κινητής συσκευής/χρήστη, -όπως η διεθνής ταυτότητα συνδρομητή κινητού (IMSI)-, καθώς και τεχνικές που σχετίζονται με την αναγνώριση και την απόρριψη δεδομένων πλαισίου που δε συμβάλλουν στην βελτίωση ή διόρθωση του πρόφιλ χρήστη, πριν από οποιαδήποτε μετάδοση προς το CEPE (ή άλλο μηχανισμό ΔΑΔΠ). Οι βελτιώσεις και τα κέρδη του CIP στη διαδικασία της σηματοδοσίας απεικονίζονται μέσω λεπτομερούς αναλυτικής προσέγγισης, η οποία καθορίζεται από τις καθιερωμένες απαιτήσεις περί χρήσης 5G. Ως τελική σημαντική συμβολή αυτής της διατριβής, διεξάγεται μια εκτεταμένη ανάλυση όσον αφορά τη διασύνδεση των CEPE-COmpAsS, στο πλαίσιο της επικείμενης αρχιτεκτονικής δικτύου 5G και της χαρτογράφησης αυτών με τα τελευταία συστατικά στοιχεία του δικτύου 5G –όπως αυτά παρουσιάστηκαν στις τελευταίες δημοσιεύσεις προτυποποίησης της 3GPP -. Το έργο σε αυτή την ενότητα δείχνει πώς μπορεί να παρουσιαστεί το προτεινόμενο πλαίσιο ως μέρος των συνιστωσών του δικτύου 5G και των λειτουργιών που εισάγονται σε περιβάλλοντα με δυνατότητα SDN, όπως η προσέγγιση του «Τεμαχισμού Δικτύου», ο Μηχανισμός Ανάλυσης Δικτυακών Δεδομένων (Network Data Analytics Function – NWDAF), η λειτουργία επιλογής βέλτιστου τεμαχίου δικτύου (Network Slice Selection Function) - προς περαιτέρω βελτιστοποίηση της διανομής και της διαχείρισης των διαθέσιμων πόρων δικτύου μεταξύ των συσκευών-, καθώς και το ATSSS – Access Traffic Steering, Switching and Splitting, μια οντότητα υπεύθυνη για τη διαχείριση των ροών δεδομένων των UE –με δυνατότητες επαναδρομολόγησης, διαχωρισμού και σύνδεσης της κάθε ροής με την αντίστοιχη βέλτιστη, διαθέσιμη τεχνολογία πρόσβασης. Δύο συμπληρωματικές μελέτες περιλαμβάνονται –τέλος- σε αυτή τη διατριβή: μια αρχική ανάλυση των πολιτικών μηχανικής κυκλοφορίας (Traffic Engineering) που βασίζονται σε προφίλ χρηστών που προκύπτουν από το CEPE, καθώς και μία περίπτωση χρήσης 5G που σχετίζεται με τον τομέα του Διαδικτύου των Πραγμάτων - και πιο συγκεκριμένα την «Καλλιέργεια Ακριβείας» (Precision Farming), με σκοπό να δοθεί έμφαση σε ρητές απαιτήσεις των περιπτώσεων χρήσης 5G, όπως η επικοινωνία τύπου μηχανής κρίσιμης σημασίας (Mission-Critical Machine Type Communication).The fifth-generation (5G) mobile communication systems, which are expected to emerge in the forthcoming years, will address unprecedented demands in terms of system capacity, service latency and number of connected devices. Future 5G network ecosystems will comprise a plethora of 3GPP and non-3GGP Radio Access Technologies (RATs), such as Wi-Fi, 3G, 4G or LTE, Bluetooth, etc. Deployment scenarios envision a multi-layer combination of macro, micro and femto cells where multi-mode end devices, supporting diverse applications, are served by different technologies. Limitations previously posed by legacy generation systems need to be eliminated, paving the way to a new wave of services and overall experience for the user. As a result, the management of radio resources via mapping the end devices to the most appropriate access network becomes of paramount importance; the primary Radio Resource Management (RRM) mechanisms, i.e. cell selection/reselection, handover and call admission control will be able to offer extremely high Quality of Service (QoS) and Experience (QoE) to the users, towards the very demanding 5G use case requirements; this will be realised via an optimal association between the diverse end devices and the coexisting available access networks. Besides the user’s perspective, the Mobile Network Operators (MNOs) will be able to take advantage of the maximum efficiency and utilization over the –already scarce- wireless resources. Intelligent optimizations, as well as cost and energy efficient solutions need to be introduced in 5G networks in order to promote a consistent, user-centred and all-dimensional information ecosystem. This thesis focuses on the radio resource management (RRM) from the perspective of the primary RAT and cell layer selection processes (i.e., cell (re)selection, handover, admission control); afterwards, it goes one step beyond, in order to link the RRM with one of the latest RRM optimization approaches, i.e. the Network Slicing, as introduced in Software Defined Networking (SDN)-enabled environments, which creates smaller, virtual “portions” of the network, adapted and optimized for specific services/requirements. As a first step, a comprehensive analysis for the existing solutions -as these are specified in 3GPP standards, research papers, and patents has taken place. This thesis initially identifies the links between the research community efforts, the industry implementations, as well as the standardization efforts, in an attempt to highlight realistic solution implementations, identify the main goals, advantages and shortcomings of these efforts. As will be shown, existing solutions attempt to balance between implementation simplicity and solution optimality. Thus, solutions are either simple to implement but achieve sub-optimal solutions or provide significant improvements but their complexity and the burden placed on the network components renders them unattractive for a real-life deployment. Towards this end, this thesis introduces a context-based radio resource management (RRM) framework, comprised of three distinct mechanisms: Two out of the three mechanisms exploit contextual information with the aim of optimising the resource management and UE-RAT mapping, while the third mechanism acts with an augmenting role to the former two, by pre-processing the contextual information required by such, context-based mechanisms and –thus- by limiting the signalling cost required for communicating this contextual information among network entities. In addition to the three mechanisms, comprehensive analysis has taken place in relation to architectural aspects, in the context of the forthcoming 5G network architecture and by mapping them with the latest 5G network components –as these were introduced in the latest 3GPP work-. The first major contribution of this thesis is COmpAsS, a context-aware, multi-criteria RAT selection mechanism, the main part of which operates on the User Equipment (UE) side, minimizing signalling overhead over the air interface and computation load on the base stations. COmpAsS mechanism performs real-time monitoring and adopts Fuzzy Logic (FL) as one the core logic modules, responsible for the perception of the network situation and, in combination with a set of pre-defined rules, calculates a list of the most suitable available access network options. The merits of COmpAsS are showcased via an extensive series of simulation scenarios, as part of 5G ultra dense networks (UDN) use cases. The results prove how the proposed mechanism optimises Key Performance Indicators (KPIs), when juxtaposed to a well-established LTE handover algorithm. The second major contribution of the current thesis the Context Extraction and Profiling Engine (CEPE), a resource management framework, which analyzes user behavioral patterns, extracts meaningful knowledge and performs user profiling in order to apply it for optimal resource planning, as well as prediction of resource requirements. CEPE collects information about users, services, terminals and network conditions and –based on offline processing– derives a knowledge model, which is subsequently used for the optimization of the primary RRM mechanisms. Then, the extracted context information is translated into user profiles and is finally applied as input for enhanced cell (re)selection, handover or admission control. The viability and validity of CEPE is demonstrated via an extensive set of simulation scenarios. The third major contribution is CIP, a Context Information Pre-processing scheme, aiming to identify and discard redundant or unnecessary data during network signalling and before knowledge extraction. CIP could be considered as an integral part of the afore described profiling schemes, i.e. COmpAsS and CEPE. The module comprises aggregating and compressing mobile network-related context information per unique identifier, such as the end device’s International Mobile Subscriber Identity (IMSI), as well as techniques related to identifying and discarding user profile-redundant or unnecessary context data, before any transmission to CEPE. CIP gains are illustrated via a detailed analytical approach, guided by well-established 5G use case requirements. As a final major contribution of this thesis, a comprehensive analysis takes place with regard to the CEPE-COmpAsS interworking, in the context of the forthcoming 5G network architecture and by mapping them with the latest 5G network components –as these were introduced in the latest 3GPP work-. The work in this section shows how the proposed framework can be instantiated as part of the 5G network components and functions introduced in SDN-enabled environments, such as the Network Slicing approach, the Network Data Analytics and the Network Slice Selection Functions, towards further optimising the distribution and management of the available infrastructure and network resources among the UEs, as well as the Access Traffic Steering, Switching and Splitting (ATSSS), responsible for managing the UE data flows and mapping each single UE flow with the optimal available access technology.. Two supplementary studies are finally included in this dissertation: a preliminary analysis on traffic engineering policies based on user profiling realised by CEPE, as well as a 5G use case related to the Internet of Things domain -and more specifically, Precision Farming-, aiming to highlight explicit requirements such as mission-critical machine type communication

Efficient DSP and Circuit Architectures for Massive MIMO: State-of-the-Art and Future Directions

Massive MIMO is a compelling wireless access concept that relies on the use of an excess number of base-station antennas, relative to the number of active terminals. This technology is a main component of 5G New Radio (NR) and addresses all important requirements of future wireless standards: a great capacity increase, the support of many simultaneous users, and improvement in energy efficiency. Massive MIMO requires the simultaneous processing of signals from many antenna chains, and computational operations on large matrices. The complexity of the digital processing has been viewed as a fundamental obstacle to the feasibility of Massive MIMO in the past. Recent advances on system-algorithm-hardware co-design have led to extremely energy-efficient implementations. These exploit opportunities in deeply-scaled silicon technologies and perform partly distributed processing to cope with the bottlenecks encountered in the interconnection of many signals. For example, prototype ASIC implementations have demonstrated zero-forcing precoding in real time at a 55 mW power consumption (20 MHz bandwidth, 128 antennas, multiplexing of 8 terminals). Coarse and even error-prone digital processing in the antenna paths permits a reduction of consumption with a factor of 2 to 5. This article summarizes the fundamental technical contributions to efficient digital signal processing for Massive MIMO. The opportunities and constraints on operating on low-complexity RF and analog hardware chains are clarified. It illustrates how terminals can benefit from improved energy efficiency. The status of technology and real-life prototypes discussed. Open challenges and directions for future research are suggested.Comment: submitted to IEEE transactions on signal processin